Efficacy of COVID-19 treatments among geriatric patients: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A majority of the fatalities due to COVID-19 have been observed in those over the age of 60. There is no approved and universally accepted treatment for geriatric patients. The aim of this review is to assess the current literature on efficacy of COVID-19 treatments in geriatric populations. Methods: A systematic review search was conducted in PubMed, MedRxiv, and JAMA databases with the keywords COVID-19, geriatric, hydroxychloroquine, dexamethasone, budesonide, remdesivir, favipiravir, ritonavir, molnupiravir, tocilizumab, bamlanivimab, baricitinib, sotrovimab, fluvoxamine, convalescent plasma, prone position, or anticoagulation. Articles published from January 2019 to January 2022 with a population greater than or equal to 60 years of age were included. Interventions examined included hydroxychloroquine, remdesivir, favipiravir, dexamethasone, budesonide, tocilizumab, bamlanivimab, baricitinib, sotrovimab, convalescent plasma, prone position, and anticoagulation therapy. Outcome measures included viral load, viral markers, ventilator-free days, or clinical improvement. Results: The search revealed 302 articles, 52 met inclusion criteria. Hydroxychloroquine, dexamethasone, and remdesivir revealed greater side effects or inefficiency in geriatric patients with COVID-19. Favipiravir, bamlanivimab, baricitinib, and supportive therapy showed a decrease in viral load and improvement of clinical symptoms. There is conflicting evidence with tocilizumab, convalescent plasma, and anticoagulant therapy in reducing mortality, ventilator-free days, and clinical improvements. In addition, there was limited evidence and lack of data due to ongoing trials for treatments with sotrovimab and budesonide. Conclusion: No agent is known to be effective for preventing COVID-19 after exposure to the virus. Further research is needed to ensure safety and efficacy of each of the reviewed interventions for older adults.
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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 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».