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Enregistrement W3198694451 · doi:10.3390/ijerph18179149

Systematic Review and Meta-Analysis of Tocilizumab Therapy versus Standard of Care in over 15,000 COVID-19 Pneumonia Patients during the First Eight Months of the Pandemic

2021· review· en· W3198694451 sur OpenAlexaff
Naim Mahroum, ‬‬‬‬Abdulla Watad, Charlie Bridgewood, Muhammad Mansour, A R Nasr, Amr Hussein, Rola Khamisy‐Farah, Raymond Farah, Omer Gendelman, Merav Lidar, Yehuda Shoenfeld, Howard Amital, Jude Dzevela Kong, Nicola Luigi Bragazzi, Dennis McGonagle

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTocilizumabMedicineConcomitantMeta-analysisInternal medicineMechanical ventilationPneumoniaSubgroup analysisMortality rateRheumatoid arthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Tocilizumab is an anti-IL-6 therapy widely adopted in the management of the so-called “cytokine storm” related to SARS-CoV-2 virus infection, but its effectiveness, use in relation to concomitant corticosteroid therapy and safety were unproven despite widespread use in numerous studies, mostly open label at the start of the pandemic. Methods: We performed a systematic review and meta-analysis of case-control studies utilising tocilizumab in COVID-19 on different databases (PubMed/MEDLINE/Scopus) and preprint servers (medRxiv and SSRN) from inception until 20 July 2020 (PROSPERO CRD42020195690). Subgroup analyses and meta-regressions were performed. The impact of tocilizumab and concomitant corticosteroid therapy or tocilizumab alone versus standard of care (SOC) on the death rate, need for mechanical ventilation, ICU admission and bacterial infections were assessed. Results. Thirty-nine studies with 15,531 patients (3657 cases versus 11,874 controls) were identified. Unadjusted estimates (n = 28) failed to demonstrate a protective effect of tocilizumab on survival (OR 0.74 ([95%CI 0.55–1.01], p = 0.057), mechanical ventilation prevention (OR 2.21 [95%CI 0.53–9.23], p = 0.277) or prevention of ICU admission (OR 3.79 [95%CI 0.38–37.34], p = 0.254). Considering studies with adjusted, estimated, tocilizumab use was associated with mortality rate reduction (HR 0.50 ([95%CI 0.38–0.64], p < 0.001) and prevention of ICU admission (OR 0.16 ([95%CI 0.06–0.43], p < 0.001). Tocilizumab with concomitant steroid use versus SOC was protective with an OR of 0.49 ([95%CI 0.36–0.65], p < 0.05) as was tocilizumab alone versus SOC with an OR of 0.59 ([95%CI 0.34–1.00], p < 0.001). Risk of infection increased (2.36 [95%CI 1.001–5.54], p = 0.050; based on unadjusted estimates). Conclusion: Despite the heterogeneity of included studies and large number of preprint articles, our findings from the first eight of the pandemic in over 15,000 COVID-19 cases suggested an incremental efficacy of tocilizumab in severe COVID-19 that were confirmed by subsequent meta-analyses of large randomized trials of tocilizumab. This suggests that analysis of case-control studies and pre-print server data in the early stages of a pandemic appeared robust for supporting incremental benefits and lack of major therapeutic toxicity of tocilizumab for severe COVID-19.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,042
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations27
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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