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Enregistrement W3203455779 · doi:10.1097/aln.0000000000003999

Treatments Associated with Lower Mortality among Critically Ill COVID-19 Patients: A Retrospective Cohort Study

2021· article· en· W3203455779 sur OpenAlexaff
Xu Zhao, Chan Gao, Feng Dai, Miriam M. Treggiari, Ranjit Deshpande, Lingzhong Meng

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesYale Center for Clinical Investigation, Yale School of MedicineYale University
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Critically ill2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)CohortCohort studyIntensive care medicineEmergency medicineMEDLINEInternal medicineVirologyOutbreakDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mortality in critically ill COVID-19 patients remains high. Although randomized controlled trials must continue to definitively evaluate treatments, further hypothesis-generating efforts to identify candidate treatments are required. This study's hypothesis was that certain treatments are associated with lower COVID-19 mortality. METHODS: This was a 1-yr retrospective cohort study involving all COVID-19 patients admitted to intensive care units in six hospitals affiliated with Yale New Haven Health System from February 13, 2020, to March 4, 2021. The exposures were any COVID-19-related pharmacologic and organ support treatments. The outcome was in-hospital mortality. RESULTS: This study analyzed 2,070 patients after excluding 23 patients who died within 24 h after intensive care unit admission and 3 patients who remained hospitalized on the last day of data censoring. The in-hospital mortality was 29% (593 of 2,070). Of 23 treatments analyzed, apixaban (hazard ratio, 0.42; 95% CI, 0.363 to 0.48; corrected CI, 0.336 to 0.52) and aspirin (hazard ratio, 0.72; 95% CI, 0.60 to 0.87; corrected CI, 0.54 to 0.96) were associated with lower mortality based on the multivariable analysis with multiple testing correction. Propensity score-matching analysis showed an association between apixaban treatment and lower mortality (with vs. without apixaban, 27% [96 of 360] vs. 37% [133 of 360]; hazard ratio, 0.48; 95% CI, 0.337 to 0.69) and an association between aspirin treatment and lower mortality (with vs. without aspirin, 26% [121 of 473] vs. 30% [140 of 473]; hazard ratio, 0.57; 95% CI, 0.41 to 0.78). Enoxaparin showed similar associations based on the multivariable analysis (hazard ratio, 0.82; 95% CI, 0.69 to 0.97; corrected CI, 0.61 to 1.05) and propensity score-matching analysis (with vs. without enoxaparin, 25% [87 of 347] vs. 34% [117 of 347]; hazard ratio, 0.53; 95% CI, 0.367 to 0.77). CONCLUSIONS: Consistent with the known hypercoagulability in severe COVID-19, the use of apixaban, enoxaparin, or aspirin was independently associated with lower mortality in critically ill COVID-19 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,361 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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