Efficacy and safety of ivermectin for the treatment of COVID-19: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ivermectin became a popular choice for COVID-19 treatment among clinicians and the public following encouraging results from pre-print trials and in vitro studies. Early reviews recommended the use of ivermectin based largely on non-peer-reviewed evidence, which may not be robust. This systematic review and meta-analysis assessed the efficacy and safety of ivermectin for treating COVID-19 based on peer-reviewed randomized controlled trials (RCTs) and observational studies (OSs). METHODS: MEDLINE, EMBASE and PubMed were searched from 1 January 2020 to 1 September 2021 for relevant studies. Outcomes included time to viral clearance, duration of hospitalization, mortality, incidence of mechanical ventilation and incidence of adverse events. RoB2 and ROBINS-I were used to assess risk of bias. Random-effects meta-analyses were conducted. GRADE was used to evaluate quality of evidence. RESULTS: Three OSs and 14 RCTs were included in the review. Most RCTs were rated as having some concerns in regards to risk of bias, while OSs were mainly rated as having a moderate risk of bias. Based on meta-analysis of RCTs, the use of ivermectin was not associated with reduction in time to viral clearance, duration of hospitalization, incidence of mortality and incidence of mechanical ventilation. Ivermectin did not significantly increase incidence of adverse events. Meta-analysis of OSs agrees with findings from RCT studies. CONCLUSIONS: Based on very low to moderate quality of evidence, ivermectin was not efficacious at managing COVID-19. Its safety profile permits its use in trial settings to further clarify its role in COVID-19 treatment. PROTOCOL REGISTRATION: The review was prospectively registered in PROSPERO (CRD42021275302).
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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 | 0,020 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,051 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».