Reduced fixed dose tocilizumab 400 mg IV compared to weight-based dosing in critically ill patients with COVID-19: A before-after cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Interleukin-6 inhibitors reduce mortality in severe COVID-19. British Columbia began using tocilizumab 8 mg/kg (maximum 800 mg) in January 2021 in critically ill patients with COVID-19, but due to drug shortages, decreased dosing to 400 mg IV fixed dose in April 2021. The aims of this study were twofold: to compare physiological responses and clinical outcomes of these two strategies, and examine the cost-effectiveness of treating all patients with 400 mg versus half the patients with 8 mg/kg and the other half without tocilizumab. Methods: This was a single-centre, before-after cohort study of critically ill COVID-19 patients treated with tocilizumab, and a control cohort treated with dexamethasone only. Physiological responses and clinical outcomes were compared between patients receiving both doses of tocilizumab and those receiving dexamethasone only. We built a decision tree model to examine cost-effectiveness. Findings: =7), with no significant difference in all pair-wise comparison. At an assumed willingness-to-pay threshold of $50,000 Canadian per life-year, utilizing 400 mg for all patients rather than 8 mg/kg for half the patients is cost-effective in 51.6% of 10,000 Monte Carlo simulations. Interpretation: Both doses of tocilizumab demonstrated comparable reduction of inflammation with similar 28-day mortality. Without consideration of equity, the net monetary benefits of providing 400 mg tocilizumab to all patients are comparable to 8 mg/kg to half the patients. In the context of ongoing drug shortages, fixed-dose 400 mg tocilizumab may be a practical, feasible and economical option. Funding: This work was supported by a gift donation from Hsu & Taylor Family to the VGH Foundation, and the Yale Bernard G. Forget Scholarship.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».