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Enregistrement W4306836026 · doi:10.1002/ana.26536

Fewer <scp>COVID‐19</scp> Neurological Complications with Dexamethasone and Remdesivir

2022· article· en· W4306836026 sur OpenAlexfundno aff
Alexander Grundmann, Chieh‐Hsi Wu, Marc Hardwick, J. Kenneth Baillie, Peter Openshaw, Malcolm G. Semple, Dankmar Böhning, Sarah Pett, Benedict Michael, Rhys H. Thomas, Ian Galea

Notice bibliographique

RevueAnnals of Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilInternational Seafood Sustainability FoundationMedical Research CouncilPublic Health EnglandMedical Research Council CanadaUniversity of OxfordNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute for Health Research Health Protection Research UnitUK Research and InnovationImperial College LondonWellcome TrustGilead Sciences
Mots-clésMedicineDexamethasoneIntensive care unitConfidence intervalCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ConfoundingIntensive careInternal medicinePediatricsIntensive care medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this study was to assess the impact of treatment with dexamethasone, remdesivir or both on neurological complications in acute coronavirus diease 2019 (COVID-19). METHODS: We used observational data from the International Severe Acute and emerging Respiratory Infection Consortium World Health Organization (WHO) Clinical Characterization Protocol, United Kingdom. Hospital inpatients aged ≥18 years with laboratory-confirmed severe acute respiratory syndrome-coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection admitted between January 31, 2020, and June 29, 2021, were included. Treatment allocation was non-blinded and performed by reporting clinicians. A propensity scoring methodology was used to minimize confounding. Treatment with remdesivir, dexamethasone, or both was assessed against the standard of care. The primary outcome was a neurological complication occurring at the point of death, discharge, or resolution of the COVID-19 clinical episode. RESULTS: Out of 89,297 hospital inpatients, 64,088 had severe COVID-19 and 25,209 had non-hypoxic COVID-19. Neurological complications developed in 4.8% and 4.5%, respectively. In both groups, neurological complications were associated with increased mortality, intensive care unit (ICU) admission, worse self-care on discharge, and time to recovery. In patients with severe COVID-19, treatment with dexamethasone (n = 21,129), remdesivir (n = 1,428), and both combined (n = 10,846) were associated with a lower frequency of neurological complications: OR = 0.76 (95% confidence interval [CI] = 0.69-0.83), OR = 0.69 (95% CI = 0.51-0.90), and OR = 0.54 (95% CI = 0.47-0.61), respectively. In patients with non-hypoxic COVID-19, dexamethasone (n = 2,580) was associated with less neurological complications (OR = 0.78, 95% CI = 0.62-0.97), whereas the dexamethasone/remdesivir combination (n = 460) showed a similar trend (OR = 0.63, 95% CI = 0.31-1.15). INTERPRETATION: Treatment with dexamethasone, remdesivir, or both in patients hospitalized with COVID-19 was associated with a lower frequency of neurological complications in an additive manner, such that the greatest benefit was observed in patients who received both drugs together. ANN NEUROL 2023;93:88-102.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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