Systematic Review and Meta-analysis of the Safety of Chloroquine and Hydroxychloroquine From Randomized Controlled Trials on Malarial and Non-malarial Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Despite the expectations regarding the effectiveness of chloroquine (CQ) and hydroxychloroquine (HCQ) for coronavirus disease (COVID-19) management, concerns about their adverse events have remained. Objectives: The objective of this systematic review was to evaluate the safety of CQ and HCQ from malarial and non-malarial randomized clinical trials (RCTs). Methods: The primary outcomes were the frequencies of serious adverse events (SAEs), retinopathy, and cardiac complications. Search strategies were applied to MEDLINE, EMBASE, LILACS, CENTRAL, Scopus, and Trip databases. We used random-effects model to pool results across studies and Peto one-step odds ratio (OR) for event rates below 1 %. Both-armed zero-event studies were excluded from the meta-analyses. We used the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation system to evaluate the certainty of evidence. Results: Ninety-two RCTs were included. We found no significant difference between CQ/HCQ and control (placebo or non-CQ/HCQ) in the frequency of SAEs (OR: 0.98, 95 % confidence interval [CI]: 0.71–1.36, 25 trials, 11,605 participants, moderate certainty of evidence). No clear relationship was observed between CQ/HCQ and retinopathy (OR: 1,63, 95 % CI: -0.4–6.57, 5 trials, 344 participants, very low certainty of evidence). There was a low certainty of evidence of the effect of CQ/HCQ versus control on cardiac complications (Relative risk: 1.48, 95 % CI: 1.1–1.98, 8 trials, 5,970 participants). Conclusions: CQ and HCQ might be safe, with low frequency of SAEs on malarial and non-malarial conditions. No clear effect of their use on the incidence of retinopathy and cardiac complications was observed.The protocol for this systematic review was registered with PROSPERO (registration number : CRD42020177818)
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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 | 0,032 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,031 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».