Immunomodulation and Reduction of Thromboembolic Risk in Hospitalized COVID-19 Patients: Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: We aimed to investigate the potential beneficial effect of immunomodulation therapy on the thromboembolic risk in hospitalized COVID-19 patients. Methods: We searched PubMed and Scopus for randomized trials reporting the outcomes of venous thromboembolism (VTE), ischemic stroke or systemic embolism, myocardial infarction, any thromboembolic event, and all-cause mortality in COVID-19 patients treated with immunomodulatory agents. Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were calculated using the Mantel–Haenszel random effects method. Results: Among 8499 patients hospitalized with COVID-19, 4638 were treated with an immunomodulatory agent, 3861—with usual care only. Among the patients prescribed immunomodulatory agents, there were 1.77 VTEs per 100 patient-months compared to 2.30 among those treated with usual care (OR: 0.84, 95% CI: 0.61–1.16; I2: 0%). Among the patients who received an interleukin 6 (IL-6) antagonist, VTEs were reported in 12 among the 1075 patients compared to 20 among the 848 receiving the usual care (OR: 0.52, 95% CI: 0.22–1.20; I2: 6%). Immunomodulators as an add-on to usual care did not reduce the risk of stroke or systemic embolism (OR: 1.10, 95% CI: 0.50–2.40; I2: 0%) or of myocardial infarction (OR: 1.06, 95% CI: 0.47–2.39; I2: 0%) and there was a nonsignificant reduction in any thromboembolic event (OR: 0.86, 95% CI: 0.65–1.14; I2: 0%). Conclusions: We did not identify a statistically significant effect of immunomodulation on prevention of thromboembolic events in COVID-19. However, given the large effect estimate for VTE prevention, especially in the patients treated with IL-6 antagonists, we cannot exclude a potential effect of immunomodulation.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».