Associations between the use of aspirin or other antiplatelet drugs and all-cause mortality among patients with COVID-19: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Whether aspirin or other antiplatelet drugs can reduce mortality among patients with coronavirus disease (COVID-19) remains controversial. Methods: We identified randomized controlled trials, prospective cohort studies, and retrospective studies on associations between aspirin or other antiplatelet drug use and all-cause mortality among patients with COVID-19 in the PubMed database between March 2019 and September 2021. Newcastle–Ottawa Scale and Cochrane Risk of Bias Assessment Tool were used to assess the risk of bias. The I 2 statistic was used to assess inconsistency among trial results. The summary risk ratio (RR) and odds ratio (OR) were obtained through the meta-analysis. Results: The 34 included studies comprised three randomized controlled trials, 27 retrospective studies, and 4 prospective cohort studies. The retrospective and prospective cohort studies showed low-to-moderate risks of bias per the Newcastle–Ottawa Scale score, while the randomized controlled trials showed low-to-high risks of bias per the Cochrane Risk of Bias Assessment Tool. The randomized controlled trials showed no significant effect of aspirin use on all-cause mortality in patients with COVID-19 {risk ratio (RR), 0.96 [95% confidence interval (CI) 0.90–1.03]}. In retrospective studies, aspirin reduced all-cause mortality in patients with COVID-19 by 20% [odds ratio (OR), 0.80 (95% CI 0.70–0.93)], while other antiplatelet drugs had no significant effects. In prospective cohort studies, aspirin decreased all-cause mortality in patients with COVID-19 by 15% [OR, 0.85 (95% CI 0.80–0.90)]. Conclusion: The administration of aspirin may reduce all-cause mortality in patients with COVID-19.
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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 | 0,022 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,066 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».