Clinical Practice Guidelines From the Association for the Advancement of Blood and Biotherapies (AABB): COVID-19 Convalescent Plasma
Notice bibliographique
Résumé
DESCRIPTION: Coronavirus disease 2019 convalescent plasma (CCP) has emerged as a potential treatment of COVID-19. However, meta-analysis data and recommendations are limited. The Association for the Advancement of Blood and Biotherapies (AABB) developed clinical practice guidelines for the appropriate use of CCP. METHODS: These guidelines are based on 2 living systematic reviews of randomized controlled trials (RCTs) evaluating CCP from 1 January 2019 to 26 January 2022. There were 33 RCTs assessing 21 916 participants. The results were summarized using the GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) method. An expert panel reviewed the data using the GRADE framework to formulate recommendations. RECOMMENDATION 1 (OUTPATIENT): The AABB suggests CCP transfusion in addition to the usual standard of care for outpatients with COVID-19 who are at high risk for disease progression (weak recommendation, moderate-certainty evidence). RECOMMENDATION 2 (INPATIENT): The AABB recommends against CCP transfusion for unselected hospitalized persons with moderate or severe disease (strong recommendation, high-certainty evidence). This recommendation does not apply to immunosuppressed patients or those who lack antibodies against SARS-CoV-2. RECOMMENDATION 3 (INPATIENT): The AABB suggests CCP transfusion in addition to the usual standard of care for hospitalized patients with COVID-19 who do not have SARS-CoV-2 antibodies detected at admission (weak recommendation, low-certainty evidence). RECOMMENDATION 4 (INPATIENT): The AABB suggests CCP transfusion in addition to the usual standard of care for hospitalized patients with COVID-19 and preexisting immunosuppression (weak recommendation, low-certainty evidence). RECOMMENDATION 5 (PROPHYLAXIS): The AABB suggests against prophylactic CCP transfusion for uninfected persons with close contact exposure to a person with COVID-19 (weak recommendation, low-certainty evidence). GOOD CLINICAL PRACTICE STATEMENT: CCP is most effective when transfused with high neutralizing titers to infected patients early after symptom onset.
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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 | 0,054 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,017 |
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 ».