Statins in Patients with COVID-19: A Retrospective Cohort Study in Iranian COVID-19 Patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection has profoundly affected the lives of millions of people. To date, there is no approved vaccine or specific drug to prevent or treat COVID-19, while the infection is spreading at an alarming rate globally. Because the development of effective vaccines or novel drugs could take several months (if not years), repurposing existing drugs is considered a more efficient strategy that could save lives now. Statins constitute a class of lipid-lowering drugs with proven safety profiles and many known beneficial pleiotropic effects. Our previous investigations showed that statins have antiviral effects and are involved in the process of wound healing in the lung. This triggered us to evaluate if statin use reduces mortality in COVID-19 patients. Results: After initial recruitment of 459 patients with COVID-19 (Shiraz province, Iran) and careful consideration of the exclusion criteria, a total of 150 patients, of which 75 received statins, were included in our retrospective study. Cox proportional-hazards regression models were used to estimate the association between statin use and rate of death. After propensity score matching, we found that statin use appeared to be associated with a lower risk of morbidity [HR=0.85, 95% CI=(0.02, 3.93), P=0.762] and lower risk of death [(HR= 0.76; 95% CI=(0.16, 3.72), P=0.735)]; however, these associations did not reach statistical significance. Furthermore, statin use reduced the chance of being subjected to mechanical ventilation [OR=0.96, 95% CI=(0.61–2.99), P=0.942] and patients on statins had a more normal computed tomography (CT) scan result [OR=0.41, 95% CI= (0.07–2.33), P=0.312]. Conclusions: Although we could not demonstrate a significant association between statin use and a reduction in mortality in patients with COVID19 , we do feel that our results are promising and of clinical relevance and warrant the need for prospective randomized controlled trials and extensive retrospective studies to validate the potential beneficial effects of statin treatment on clinical symptoms and mortality rates associated with COVID-19.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».