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 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 | 0,018 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».