Hydroxychloroquine for treatment of non‐hospitalized adults with <scp>COVID</scp>‐19: A meta‐analysis of individual participant data of randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
Hydroxychloroquine (HCQ) was initially promoted as an oral therapy for early treatment of coronavirus disease 2019 (COVID-19). Conventional meta-analyses cannot fully address the heterogeneity of different designs and outcomes of randomized controlled trials (RCTs) assessing the efficacy of HCQ in outpatients with mild COVID-19. We conducted a pooled analysis of individual participant data from RCTs that evaluated the effect of HCQ on hospitalization and viral load reduction in outpatients with confirmed COVID-19. We evaluated the overall treatment group effect by log-likelihood ratio test (-2LL) from a generalized linear mixed model to accommodate correlated longitudinal binary data. The analysis included data from 11 RCTs. The outcome of virological effect, assessed in 1560 participants (N = 795 HCQ, N = 765 control), did not differ significantly between the two treatment groups (-2LL = 7.66; p = 0.18) when adjusting for cohort, duration of symptoms, and comorbidities. The decline in polymerase chain reaction positive tests from day 1 to 7 was 42.0 and 41.6 percentage points in the HCQ and control groups, respectively. Among the 2037 participants evaluable for hospitalization (N = 1058 HCQ, N = 979 control), we found no significant differences in hospitalization rate between participants receiving HCQ and controls (odds ratio 0.995; 95% confidence interval 0.614-1.610; -2LL = 0.0; p = 0.98) when adjusting for cohort, duration of symptoms, and comorbidities. This individual participant data meta-analysis of 11 HCQ trials that evaluated severe acute respiratory syndrome-coronavirus 2 viral clearance and COVID-19 hospitalization did not show a clinical benefit of HCQ. Our meta-analysis provides evidence to support the interruption in the use of HCQ in mild COVID-19 outpatients to reduce progression to severe disease.
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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 | 0,031 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».