Outpatient Therapies for COVID-19: How Do We Choose?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several outpatient coronavirus disease 2019 (COVID-19) therapies have reduced hospitalization in randomized controlled trials. The choice of therapy may depend on drug efficacy, toxicity, pricing, availability, and available infrastructure. To facilitate comparative decision-making, we evaluated the efficacy of each treatment in clinical trials and estimated the cost per hospitalization prevented. METHODS: Wherever possible, we obtained relative risk for hospitalization from published randomized controlled trials. Otherwise, we extracted data from press releases, conference abstracts, government submissions, or preprints. If there was >1 study, the results were meta-analyzed. Using relative risk, we estimated the number needed to treat (NNT), assuming a baseline hospitalization risk of 5%, and compared the cost per hospitalization prevented with the estimate for an average Medicare COVID-19 hospitalization ($21 752). Drug pricing was estimated from GoodRx, from government purchases, or manufacturer estimates. Administrative and societal costs were not included. Results will be updated online as new studies emerge and/or final numbers become available. RESULTS: At a 5% risk of hospitalization, the estimated NNT was 80 for fluvoxamine, 91 for colchicine, 72 for inhaled corticosteroids, 24 for nirmatrelvir/ritonavir, 50 for molnupiravir, 28 for remdesivir, 25 for sotrovimab, 29 for casirivimab/imdevimab, and 29 for bamlanivimab/etesevimab. For drug cost per hospitalization prevented, colchicine, fluvoxamine, inhaled corticosteroids, and nirmatrelvir/ritonavir were below the Medicare estimated hospitalization cost. CONCLUSIONS: Many countries are fortunate to have access to several effective outpatient therapies to prevent COVID-19 hospitalization. Given differences in efficacy, toxicity, cost, and administration complexity, this assessment serves as one means to frame treatment selection.
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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 | 0,001 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».