Mesenchymal stromal cells as a therapeutic intervention for COVID-19: a living systematic review and meta-analysis protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mesenchymal stromal cells (MSCs) have significant immunomodulatory and tissue repair capabilities, mediated partly by conditioned media or through secreted extracellular vesicles (MSC-EVs). Infection with SARS-CoV-2 can cause mild to life-threatening illness due to activated immune responses that may be dampened by MSCs or their secretome. Many clinical studies of MSCs have been launched since the beginning of the global pandemic, however, few have been completed and most lack power to assess efficacy. Repeated systematic searches and meta-analyses are needed to understand, in real time, the extent of potential benefit in different patient populations as the evidence emerges. METHODS: This living systematic review will be maintained to provide up-to-date information as the pandemic evolves. A systematic literature search of Embase, MEDLINE, and Cochrane Central Register of Controlled Trials databases will be performed. All clinical studies (e.g., randomized, pseudorandomized and non-randomized controlled trials, uncontrolled trials, and case series) employing MSCs or their secretome as a therapeutic intervention for COVID-19 will be included. Patients must have confirmed SARS-CoV-2 infection. Study screening and data extraction will be performed in duplicate. Information concerning interventions, patient populations, methods of MSC isolation and characterization, primary and secondary clinical and/or laboratory outcomes, and adverse events will be extracted. Key clinical outcomes will be pooled through random-effects meta-analysis to determine the efficacy of MSCs and their secreted products for COVID-19. DISCUSSION: Our systematic review and subsequent updates will inform the scientific, medical, and health policy communities as the pandemic evolves to guide decisions on the appropriate use of MSC-related products to treat COVID-19. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD 42021225431.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,018 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».