Absolute Risk Reductions in COVID-19 Antiviral Medication Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 antiviral medications approved or authorized for emergency use by the U.S. Food and Drug Administration are reported to have high efficacy in preventing severe illness, hospitalizations, and deaths. However, reports for some of these antivirals use relative risk reductions from clinical trials without absolute risk reductions. The present paper reappraises recently published clinical trial data for the COVID-19 antivirals paxlovid, remdesivir, and molnupiravir, and reports absolute risk reductions, relative risk reductions, as well as number needed to treat to reduce severe illness, hospitalizations, and deaths. Relative risk reductions are 88.88% for paxlovid (95% CI: 72.13–95.56%), 86.48% for remdesivir (95% CI: 41.41–96.88%), and 30.41% for molnupiravir (95% CI: 0.81–51.18%), while absolute risk reductions are much lower at 5.73% for paxlovid (95% CI: 3.79–7.68%), 4.58% for remdesivir (95% CI: 1.79–7.38%), and 2.96% for molnupiravir (95% CI: 0.09–5.83%). Low absolute risk reductions and the high number of patients needed to treat to reduce severe COVID-19 infections, hospitalizations, and deaths challenge the clinical efficacy of antivirals approved or authorized by the U.S Food and Drug Administration. These findings apply to other populations with similar control event rates. Accurate information should be disseminated to the public when selecting treatments for COVID-19.
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 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 | 0,134 | 0,201 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».