CONVALESCENT plasma for COVID‐19: A meta‐analysis of clinical trials and real‐world evidence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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, I 2 = 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, I 2 = 0.0%; pooled RR = 0.67, 95% CI: 0.49‐0.92, P = .013, I 2 = 0.0%; and pooled RR = 0.62, 95% CI: 0.48‐0.80, P < .001, I 2 = 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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,123 | 0,261 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle