Updated Living Systematic Review and Meta-analysis of Controlled Trials of Mesenchymal Stromal Cells to Treat COVID-19: A Framework for Accelerated Synthesis of Trial Evidence for Rapid Approval—FASTER Approval
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mesenchymal stromal cells (MSCs) may reduce mortality in patients with COVID-19; however, early evidence is based on few studies with marked interstudy heterogeneity. The second iteration of our living systematic review and meta-analysis evaluates a framework needed for synthesizing evidence from high-quality studies to accelerate consideration for approval. METHODS: A systematic search of the literature was conducted on November 15, 2021, to identify all English-language, full-text, and controlled clinical studies examining MSCs to treat COVID-19 (PROSPERO: CRD42021225431). FINDINGS: Eleven studies were identified (403 patients with severe and/or critical COVID-19, including 207 given MSCs and 196 controls). All 11 studies reported mortality and were pooled through random-effects meta-analysis. MSCs decreased relative risk of death at study endpoint (RR: 0.50 [95% CI, 0.34-0.75]) and RR of death at 28 days after treatment (0.19 [95% CI], 0.05-0.78) compared to controls. MSCs also decreased length of hospital stay (mean difference (MD: -3.97 days [95% CI, -6.09 to -1.85], n = 5 studies) and increased oxygenation levels at study endpoint compared to controls (MD: 105.62 mmHg O2 [95% CI, 73.9-137.3,], n = 3 studies). Only 2 of 11 studies reported on all International Society for Cellular Therapy (ISCT) criteria for MSC characterization. Included randomized controlled trials were found to have some concerns (n = 2) to low (n = 4) risk of bias (RoB), while all non-randomized studies were found to have moderate (n = 5) RoB. INTERPRETATION: Our updated living systematic review concludes that MSCs can likely reduce mortality in patients with severe or critical COVID-19. A master protocol based on our Faster Approval framework appears necessary to facilitate the more accelerated accumulation of high-quality evidence that would reduce RoB, improve consistency in product characterization, and standardize outcome reporting.
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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 | 0,036 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,049 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».