Screening Large Population Health Databases for Potential Coronavirus Disease 2019 Therapeutics: A Pharmacopeia-Wide Association Study of Commonly Prescribed Medications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background For both the current and future pandemics, there is a need for high-throughput drug screening methods to identify existing drugs with potential preventive and/or therapeutic activity. Epidemiologic studies could complement laboratory-focused efforts to identify possible therapeutic agents. Methods We performed a pharmacopeia-wide association study (PWAS) to identify commonly prescribed medications and medication classes that are associated with the detection of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) in older individuals (≥65 years) in long-term care homes (LTCHs) and the community, between 15 January 2020 and 31 December 2020, across the province of Ontario, Canada. Results A total of 26 121 cases and 2 369 020 controls from LTCHs and the community were included in this analysis. Many of the drugs and drug classes evaluated did not yield significant associations with SARS-CoV-2 detection. However, some drugs and drug classes appeared to be significantly associated with reduced SARS-CoV-2 detection, including cardioprotective drug classes such as statins (weighted odds ratio [OR], 0.91; standard P < .01, adjusted P < .01) and β-blockers (weighted OR, 0.87; standard P < .01, adjusted P = .01), along with individual agents ranging from levetiracetam (weighted OR, 0.70; standard P < .01, adjusted P < .01) to fluoxetine (weighted OR, 0.86; standard P = .013, adjusted P = .198) to digoxin (weighted OR, 0.89; standard P < .01, adjusted P = .02). Conclusions Using this epidemiologic approach, which can be applied to current and future pandemics, we have identified a variety of target drugs and drug classes that could offer therapeutic benefit in coronavirus disease 2019 (COVID-19) and may warrant further validation. Some of these agents (eg, fluoxetine) have already been identified for their therapeutic potential.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».