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Enregistrement W3197863238

Proteflazid® effectiveness for prevention and treatment of acute viral respiratory infections in the conditions of COVID-19.

2021· article· en· W3197863238 sur OpenAlexaff
Oleksandr Grynevych, Sergiy Borshov, Victor Matyash, Liudmyla Momotiuk, Олена Мотузка, Liudmyla Yashchenko

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDiverse Scientific Research Studies
Établissements canadiensDebiopharm Group (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrugPandemicMedicineVirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)CoronavirusAntiviral drugVirusIntensive care medicinePharmacologyInfectious disease (medical specialty)DiseaseInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The original antiviral drug Proteflazid® has been used in clinical practice since the early 2000s for the etiotropic treatment of acute respiratory viral diseases, due to its property of blocking viral RNA and DNA polymerases. Considering that at the beginning of the global COVID- 19 pandemic, caused by RNA-containing virus of SARS-CoV-2 species in 2020, the ability of the drug active substance to inhibit the activity of 3CL- protease of the SARS-CoV-2 coronavirus was shown by molecular docking and, subsequently, to confirm the property of the active substance to block the reproduction of the SARS-CoV-2 virus in cell cultures in vitro. It was extremely important to test the effectiveness of the drug Proteflazid, drops for the prevention and treatment of COVID-19 disease at "off labell use". AIM: The aim of the study was to provide a statistical assessment of the effectiveness of the drug Proteflazid®, drops in terms of COVID-19 pandemic. MATERIALS AND METHODS: The analysis has been performed including the letters-references from medical institutions from different regions of Ukraine about the effectiveness of the drug Proteflazid®, drops. Methods of statistical analysis have been focused on dynamics and structure analysis, meta-analysis, generalization, etc. RESULTS: 90 letters-references about the effectiveness of the drug Proteflazid®, drops, during the prevention and treatment of acute respiratory viral infections, including COVID-19 diseases were analyzed. The study used references that contained the most complete information. The number of deleted letters-references is 11. Lettersreferences from 79 medical institutions from different cities and regions of Ukraine were analyzed. The period of starting taking the drug by employees and patients of medical institutions began on February 27, 2020. Final information - October 01, 2020. The vast majority of letters from medical institutions indicated that medical staff were in contact with patients potentially suffering from COVID-19. This means a high risk of being infected with Coronavirus infection. Total number of patients who took Proteflazid® for preventive purpose was 8,572, including 7,444 medical workers and 1,128 ordinary patients. Indicator "Number of fatalities" for the medical institutions providing such information was "0". Total number of patients who took Proteflazid® for therapeutic purposes was 433, including 23 medical workers and 410 ordinary patients. Indicator "Number of fatalities" for the medical institutions providing such information was "0". The total number of medical personnel and patients who used Proteflazid drops for preventive and therapeutic purposes was 9005 people. CONCLUSIONS: The statistical analysis confirmed the effectiveness of the drug Proteflazid® for the prevention and treatment of COVID-19, as, when compared with official actual data, regarding the main indicators of the incidence of COVID-19: there were no fatalities; the average treatment period decreased (1.8 times); the proportion of recovered increased (at least 1.5 times); the proportion of sick medical workers in the total population of sick medical workers decreased (2.2 times); the proportion of patients with a severe course decreased (3.3 times). It can be argued that the drug Proteflazid®, drops has shown high effectiveness in the prevention and treatment of acute respiratory viral infections, including COVID-19, among medical personnel and patients.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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