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Enregistrement W4280650707 · doi:10.54143/jbmede.v2i1.69

Diretrizes Brasileiras para o tratamento farmacológico de pacientes hospitalizados com COVID-19

2022· article· en· W4280650707 sur OpenAlexaff
Maicon Falavigna, Cinara Stein, José Luis Gomes do Amaral, Luciano César Pontes Azevedo, Karlyse Claudino Belli, Verônica Colpani, Clóvis Arns da Cunha, Felipe Dal‐Pizzol, Maria Beatriz Souza Dias, Juliana Carvalho Ferreira, Ana Paula Da Rocha Freitas, Débora Dalmas Gräf, Hélio Penna Guimarães, Suzana Margareth Lobo, José Tadeu Colares Monteiro, Michelle Silva Nunes, Maura Salaroli de Oliveira, Clementina Corah Lucas Prado, Vânia Cristina Canuto Santos, Rosemeri Maurici da Silva, Marcone Lima Sobreira, Viviane Cordeiro Veiga, Ávila Teixeira Vidal, Ricardo Machado Xavier, Alexandre Prehn Zavascki, Flávia Ribeiro Machado, Carlos Roberto Ribeiro de Carvalho

Notice bibliographique

RevueJBMEDE - Jornal Brasileiro de Medicina de Emergência · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLopinavirGuidelineHydroxychloroquineIntensive care medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)RitonavirHuman immunodeficiency virus (HIV)Internal medicineFamily medicineViral load

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Several therapies are being used or proposed for COVID-19, and many lack appropriate evaluations of their effectiveness and safety. The purpose of this document is to develop recommendations to support decisions regarding the pharmacological treatment of patients hospitalized with COVID-19 in Brazil. Methods: A group of 27 experts, including representatives of the Ministry of Health and methodologists, created this guideline. The method used for the rapid development of guidelines was based on the adoption and/or adaptation of existing international guidelines (GRADE ADOLOPMENT) and supported by the e-COVID-19 RecMap platform. The quality of the evidence and the preparation of the recommendations followed the GRADE method. Results: Sixteen recommendations were generated. They include strong recommendations for the use of corticosteroids in patients using supplemental oxygen, the use of anticoagulants at prophylactic doses to prevent thromboembolism and the nonuse of antibiotics in patients without suspected bacterial infection. It was not possible to make a recommendation regarding the use of tocilizumab in patients hospitalized with COVID-19 using oxygen due to uncertainties regarding the availability of and access to the drug. Strong recommendations against the use of hydroxychloroquine, convalescent plasma, colchicine, lopinavir + ritonavir and antibiotics in patients without suspected bacterial infection and also conditional recommendations against the use of casirivimab + imdevimab, ivermectin and rendesivir were made. Conclusion: To date, few therapies have proven effective in the treatment of hospitalized patients with COVID-19, and only corticosteroids and prophylaxis for thromboembolism are recommended. Several drugs were considered ineffective and should not be used to provide the best treatment according to the principles of evidence-based medicine and promote economical resource use.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,363 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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