CONVALESCENT plasma for COVID‐19: A meta‐analysis of clinical trials and real‐world evidence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is still a lack of consensus on the efficacy of convalescent plasma (CP) treatment in COVID‐19 patients. We performed a systematic review and meta‐analysis to investigate the efficacy of CP vs standard treatment/non‐CP on clinical outcomes in COVID‐19 patients. Methods Cochrane Library, PubMed, EMBASE and ClinicalTrials.gov were searched from December 2019 to 16 July 2021, for data from clinical trials and observational studies. The primary outcome was all‐cause mortality. Risk estimates were pooled using a random‐effect model. Risk of bias was assessed by Cochrane Risk of Bias tool for clinical trials and Newcastle‐Ottawa Scale for observational studies. Results In total, 18 peer‐reviewed clinical trials, 3 preprints and 26 observational studies met the inclusion criteria. In the meta‐analysis of 18 peer‐reviewed trials, CP use had a 31% reduced risk of all‐cause mortality compared with standard treatment use (pooled risk ratio [RR] = 0.69, 95% confidence interval [CI]: 0.56‐0.86, P = .001, I2 = 50.1%). Based on severity and region, CP treatment significantly reduced risk of all‐cause mortality in patients with severe and critical disease and studies conducted in Asia, pooled RR = 0.61, 95% CI: 0.47‐0.81, P = .001, I2 = 0.0%; pooled RR = 0.67, 95% CI: 0.49‐0.92, P = .013, I2 = 0.0%; and pooled RR = 0.62, 95% CI: 0.48‐0.80, P < .001, I2 = 20.3%, respectively. The meta‐analysis of observational studies showed the similar results to the clinical trials. Conclusions Convalescent plasma use was associated with reduced risk of all‐cause mortality in severe or critical COVID‐19 patients. However, the findings were limited with a moderate degree of heterogeneity. Further studies with well‐designed and larger sample size are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».