Randomised trial to determine the effect of vitamin D and zinc supplementation for improving treatment outcomes among patients with COVID-19 in India: trial protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Presently, there are few population-level strategies to address SARS-CoV-2 infection except preventive measures such as vaccination. Micronutrient deficiency, particularly vitamin D and zinc deficiency, has been associated with dysregulated host responses, and may play an important role in COVID-19. METHODS AND ANALYSIS: We have designed a 2×2 factorial, randomised, double-blind, multi-centre placebo-controlled trial to evaluate the effect of vitamin D and zinc on COVID-19 outcomes in Maharashtra, India. COVID-19 positive individuals are recruited from hospitals in Mumbai and Pune. Participants are provided (1) vitamin D3 bolus (180 000 IU) maintained by daily dose of 2000 IU and/or (2) zinc gluconate (40 mg daily), versus placebo for 8 weeks. Participants undergo a detailed assessment at baseline and at 8 weeks, and are monitored daily in hospital or every 3 days after leaving the hospital to assess symptoms and other clinical measures. A final follow-up telephone call occurs 12 weeks post-enrolment to assess long-term outcomes. The primary outcome of the study is to time to recovery, defined as time to resolution of all of fever, cough and shortness of breath. Secondary outcomes include: duration of hospital stay, all-cause mortality, necessity of assisted ventilation, change in blood biomarker levels and individual symptoms duration. Participant recruitment commenced on April 2021. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval was obtained from institutional ethical committees of all participating institutions. The study findings will be presented in peer-reviewed medical journals. TRIAL REGISTRATION NUMBERS: NCT04641195, CTRI/2021/04/032593, HMSC (GOI)-2021-0060.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,006 |
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 ».