Does metformin affect outcomes in COVID‐19 patients with new or pre‐existing diabetes mellitus? A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Aims The COVID‐19 pandemic is a global public health emergency and patients with diabetes mellitus (DM) are disproportionately affected, exhibiting more severe outcomes. Recent studies have shown that metformin is associated with improved outcomes in patients with COVID‐19 and DM and may be a potential candidate for drug repurposing. We aimed to investigate the effects of metformin on outcomes in patients with COVID‐19 and DM. Methods Databases (PubMed, Scopus, Web of Science, EMBASE, Clinicaltrials.gov and Cochrane library) were searched up to 10 April 2021 for studies reporting data on metformin use in COVID‐19 patients with DM. The risk of bias was assessed using the Newcastle–Ottawa scale. Certainty of evidence was rated using the GRADE approach. The primary outcome was mortality reported as odds ratio (OR). A random‐effects meta‐analysis was carried out on both unadjusted and adjusted ORs. This study is registered with PROSPERO, CRD42020221842. Results In total, 2 916 231 patients from 32 cohort studies were included in the quantitative and qualitative synthesis. The meta‐analysis showed that metformin was significantly associated with lower mortality in COVID‐19 patients with DM in both unadjusted (OR 0.61 [95% confidence interval: 0.53–0.71], P < .00001, I2 = 70%) and adjusted (OR 0.78 [95% confidence interval: 0.69–0.88], P < .00001, I2 = 67%) models. Conclusion Poor outcomes in COVID‐19 patients with DM can be attributed to inadequate glycaemic control and weakened immune responses. Metformin has multiple effects that can improve outcomes in patients with DM and our findings highlight a possible role of its use. However, robust randomised trials are needed to thoroughly assess its use.
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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 | 0,017 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,007 | 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 | 0,002 | 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 ».