Hospital-Based Quasi-Experimental Study on Hydroxychloroquine Pre-Exposure Prophylaxis for COVID-19 in Healthcare Providers with Its Potential Side-Effects
Notice bibliographique
Résumé
Considering that it has been more than 24 months since SARS-CoV-2 emerged, it is crucial to identify measures that prevent and control pathogen transmission in workplace settings. Our aim was to report results of a hospital-based program that delivered hydroxychloroquine (HCQ) tablets as COVID-19 prophylaxis to the frontline healthcare workers (HCW)s who cared for COVID-19 patients and to evaluate the efficacy of HCQ. Setting and participants: Quasi-experimental, controlled, single-center study. The included participants were doctors, nurses, health workers, cleaning staff, and non-healthcare supportive staff. The main outcome was contracting COVID-19 anytime during the period of taking the prophylaxis, confirmed by RT-PCR. A total of 336 participants, without any clinical evidence of COVID-19 and without any known contact with family members, were included in the trial; 230 were assigned to HCQ and 106 declined to take any drug. Results: Among the participants, 43 (18.7%) in the HCQ group and 11 (10.4%) participants in the control group developed COVID-19. For the evaluation of side effects, we evaluated 12-lead ECGs of both groups at the baseline and after 4 weeks to monitor QTc interval. A total of 91% (198 of 217) participants in the prophylaxis group and 92% (11 of 12) in the control group had a QTc < 45o msec, which is within normal limits. Conclusions: Although the number of symptomatic infections in health personnel was lower in the control group, the difference was not statistically significant. However, in the absence of any effective pre-exposure prophylaxis medicine for COVID-19, practicing proper infection prevention and control (IPC) and vaccination is the only way forward.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».