“MATH+” Multi-Modal Hospital Treatment Protocol for COVID-19 Infection: Clinical and Scientific Rationale
Notice bibliographique
Résumé
In December 2019, coronavirus disease 2019 (COVID-19), a severe respiratory illness caused by the new coronavirus severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) emerged in Wuhan, China. The greatest impact that COVID-19 had was on intensive care units (ICUs), given that approximately 20% of hospitalized cases developed acute respiratory failure (ARF) requiring ICU admission. Based on the assumption that COVID-19 represented a viral pneumonia and no anti-coronaviral therapy existed, nearly all national and international health care societies recommended “supportive care only” avoiding other therapies outside of randomized controlled trials, with a specific prohibition against the use of corticosteroids in treatment. However, early studies of COVID-19-associated ARF reported inexplicably high mortality rates, with frequent prolonged durations of mechanical ventilation (MV), even from centers expert in such supportive care strategies. These reports led the authors to form a clinical expert panel called the Front-Line COVID-19 Critical Care Alliance (). The panel collaboratively reviewed the emerging clinical, radiographic, and pathological reports of COVID-19 while initiating multiple discussions among a wide clinical network of front-line clinical ICU experts from initial outbreak areas in China, Italy, and New York. Based on the shared early impressions of “what was working and what wasn’t working”, the increasing medical journal publications and the rapidly accumulating personal clinical experiences with COVID-19 patients, a treatment protocol was created for the hospitalized patients based on the core therapies of methylprednisolone, ascorbic acid, thiamine, heparin and non-antiviral co-interventions (MATH+). This manuscript reviews the scientific and clinical rationale behind MATH+ based on published in-vitro , pre-clinical, and clinical data in support of each medicine, with a special emphasis of studies supporting their use in the treatment of patients with viral syndromes and COVID-19 specifically. J Clin Med Res. 2022;14(2):53-79 doi: https://doi.org/10.14740/jocmr4658
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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 | 0,069 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,016 |
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 ».