Heterogeneity of treatment effect of interferon-β1b and lopinavir–ritonavir in patients with Middle East respiratory syndrome by cytokine levels
Notice bibliographique
Résumé
Animal and human data indicate variable effects of interferons in treating coronavirus infections according to inflammatory status and timing of therapy. In this sub-study of the MIRACLE trial (MERS-CoV Infection Treated with a Combination of Lopinavir-Ritonavir and Interferon β-1b), we evaluated the heterogeneity of treatment effect of interferon-β1b and lopinavir-ritonavir versus placebo among hospitalized patients with MERS on 90-day mortality, according to cytokine levels and timing of therapy. We measured plasma levels of 17 cytokines at enrollment and tested the treatment effect on 90-day mortality according to cytokine levels (higher versus lower levels using the upper tertile (67%) as a cutoff point) and time to treatment (≤ 7 days versus > 7 days of symptom onset) using interaction tests. Among 70 included patients, 32 received interferon-β1b and lopinavir-ritonavir and 38 received placebo. Interferon-β1b and lopinavir-ritonavir reduced mortality in patients with lower IL-2, IL-8 and IL-13 plasma concentrations but not in patients with higher levels (p-value for interaction = 0.09, 0.07, and 0.05, respectively) and with early but not late therapy (p = 0.002). There was no statistically significant heterogeneity of treatment effect according to other cytokine levels. Further work is needed to evaluate whether the assessment of inflammatory status can help in identifying patients with MERS who may benefit from interferon-β1b and lopinavir-ritonavir. Trial registration: This is a sub-study of the MIRACLE trial (ClinicalTrials.gov number, NCT02845843).
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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 | 0,025 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».