Remdesivir for the Treatment of COVID-19: An Updated Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The benefits of remdesivir in the treatment of hospitalized patients with Covid-19 remain debated with the National Institutes of Health and the World Health Organization providing contradictory recommendations for and against use. Methods We performed a systematic review of randomized controlled trials (RCTs) of remdesivir for the treatment of hospitalized patients with COVID-19. The primary outcome was mortality, stratified by oxygen use (none, supplemental oxygen without mechanical ventilation, and mechanical ventilation). We conducted a frequentist random effects meta-analysis on the risk ratio (RR) scale and, to better contextualize the probabilistic benefits, we also performed a bayesian random effects meta-analysis on the risk difference scale. Results We identified 8 randomized trials, totaling 9157 participants. The RR for mortality comparing remdesivir versus control was 0.71 (95% confidence interval [CI] 0.42-1.22; I 2 =0.0%) in the patients who did not require supplemental oxygen; 0.83 (95%CI 0.73-0.95; I 2 =0.0%) for nonventilated patients requiring oxygen; and 1.19 (95%CI 0.98-1.44 I 2 =0.0%) in the setting of mechanical ventilation. Using neutral priors, the probabilities that remdesivir reduces mortality were 74.7%, 96.9% and 8.9%, respectively. The probability that remdesivir reduced mortality by more than 1% was 88.1% for nonventilated patients requiring oxygen. Conclusion Based on this meta-analysis, there is a high probability that remdesivir reduces mortality for nonventilated patients with COVID-19 requiring supplemental oxygen therapy.
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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 | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».