Efficacy and Safety of Anticoagulants for COVID-19 Patients in the Intensive Care Unit: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aims to analyze the efficacy and safety of anticoagulants for COVID-19 patients in the intensive care unit. METHODS: A comprehensive search was conducted using databases such as MEDLINE, PubMed, EuropePMC, Science Direct, Google Scholar, Clinicaltrial.gov, The Cochrane Central Register of Controlled Trial (CENTRAL, Cochrane Library) and several other published articles from the systematic review up to March 31, 2021. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used for the studies' qualitative assessment. The primary outcome examined was mortality rate, while the secondary included the length of stay (LOS) in thei care unit; hospital length of stay (HOS), coagulation markers including D-dimer, Platelet count, aPTT, PT and fibrinogen; markers of inflammation specifically C-reactive protein; and other adverse events ranging from hemorrhage to thrombosis. Additionally, the quantitative synthesis was conducted using fixed and random effects model in "The Revman 5.4", while heterogeneity was tested using the I-squared (I2) measure. RESULTS: A total of 1,062 articles were found during the initial search step and eventually 12 were chosen to be analyzed quantitatively in a meta-analysis. Comparison of the results related to anticoagulant group with no anticoagulant or standard care treatment showed that anticoagulant group significantly reduced mortality rate with RR= 0.53; 95 % CI, 0.30-0.95; P= 0.03, with I2 = 88% and venous thromboembolism (VTE) RR = 0.53; 95% CI, 0.37-0.76; P = .0007 with I2 = 35%. CONCLUSIONS: Based on the results, anticoagulants can mitigate mortality rate and VTE in COVID-19 patients.
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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 | 0,019 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».