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Enregistrement W3186832153 · doi:10.2196/29638

Early Experience With Neutralizing Monoclonal Antibody Therapy for COVID-19: Retrospective Cohort Survival Analysis and Descriptive Study

2021· article· en· W3186832153 sur OpenAlexvenueno aff
Mark Jarrett, Warren Licht, Kevin Bock, Zenobia Brown, Jamie S. Hirsch, Kevin Coppa, Rajdeep Brar, Stephen Bello, Ira S. Nash

Notice bibliographique

RevueJMIRx Med · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyHazard ratioProportional hazards modelInternal medicineCohortSurvival analysisEmergency medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Neutralizing monoclonal antibody (MAB) therapies may benefit patients with mild to moderate COVID-19 at high risk for progressing to severe COVID-19 or hospitalization. Studies documenting approaches to deliver MAB infusions and demonstrating their efficacy are lacking. Objective We describe our experience and the outcomes of almost 3000 patients who received MAB infusion therapy at Northwell Health, a large integrated health care system in New York. Methods This is a descriptive study of adult patients who received MAB therapy between November 20, 2020, to January 31, 2021, and a retrospective cohort survival analysis comparing patients who received MAB therapy prior to admission versus those who did not. A multivariable Cox model with inverse probability weighting according to the propensity score including covariates (sociodemographic, comorbidities, and presenting vital signs) was used. The primary outcome was in-hospital mortality; additional evaluations included emergency department use and hospitalization within 28 days of a positive COVID-19 test for patients who received MAB therapy. Results During the study period, 2818 adult patients received MAB infusion. Following therapy and within 28 days of a COVID-19 test, 123 (4.4%) patients presented to the emergency department and were released, and 145 (5.1%) patients were hospitalized. These 145 patients were compared with 200 controls who were eligible for but did not receive MAB therapy and were hospitalized. In the MAB group, 16 (11%) patients met the primary outcome of in-hospital mortality, versus 21 (10.5%) in the control group. In an unadjusted Cox model, the hazard ratio (HR) for time to in-hospital mortality for the MAB group was 1.38 (95% CI 0.696-2.719). Models adjusting for demographics (HR 1.1, 95% CI 0.53-2.23), demographics and Charlson Comorbidity Index (HR 1.22, 95% CI 0.573-2.59), and with inverse probability weighting according to propensity scores (HR 1.19, 95% CI 0.619-2.29) did not demonstrate significance. The hospitalization rate was 4.4% for patients who received MAB therapy within 0 to 4 days, 5% within 5 to 7 days, and 6.1% in ≥8 days of symptom onset (P=.15). Conclusions Establishing the capability to provide neutralizing MAB infusion therapy requires substantial planning and coordination. Although this therapy may be an important treatment option for early mild to moderate COVID-19 in patients who are at high risk, further investigations are needed to define the optimal timing of MAB treatment to reduce hospitalization and mortality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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