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Enregistrement W4328049154 · doi:10.1001/jama.2023.3651

Heterogeneous Treatment Effects of Therapeutic-Dose Heparin in Patients Hospitalized for COVID-19

2023· article· en· W4328049154 sur OpenAlexaff
Ewan C. Goligher, Patrick R. Lawler, Thomas P. Jensen, Victor B. Talisa, Lindsay R. Berry, Elizabeth Lorenzi, Bryan J. McVerry, Chung‐Chou Ho Chang, Eric Leifer, Charlotte Bradbury, Jeffrey S. Berger, B. J. Hunt, Lana A. Castellucci, Lucy Z. Kornblith, Anthony Gordon, Colin McArthur, Steven Webb, Judith S. Hochman, Matthew D. Neal, Ryan Zarychanski, Scott Berry, Derek Angus, Aaron W. Aday, Tania Ahuja, Farah Al-Beidh, Djillali Annane, Yaseen M. Arabi, Diptesh Aryal, Lisa Baumann Kreuziger, Abi Beane, Zahra Bhimani, Shailesh Bihari, Henny H. Billett, Lindsay Bond, Marc J. M. Bonten, Maria M. Brooks, Frank Brunkhorst, Meredith Buxton, Adrian Buzgau, Marc Carrier, Lana A. Castelucci, Sweta Chekuri, Jen‐Ting Chen, Allen Cheng, Tamta Chkhikvadze, Benjamin Coiffard, Aira Contreras, Todd W. Costantini, Mary Cushman, Sophie de Brouwer, Lennie Derde, Michelle A. Detry, Abhijit Duggal, Vladimír Džavík, Mark B. Effron, Heather Eng, Jorge Escobedo, Lise J Estcourt, Brendan M. Everett, Micheal E. Farkough, Dean Fergusson, Mark Fitzgerald, Rob Fowler, Joshua D. Froess, Zhuxuan Fu, J.‐P. Galanaud, Benjamin Galen, Sheetal Gandotra, Timothy D. Girard, Lucus D. Godoy, Michelle N. Gong, Andrew L. Goodman, Herman Goossens, Cameron Green, Yonatan Greenstein, Peter L. Gross, Raquel Morillo Guerrero, Naomi M. Hamburg, Rashan Haniffa, George P. Hanna, Nicholas Hanna, Sheila M. Hedge, Carolyn M. Hendrickson, Alisa M. Higgins, Alexander Hindenburg, R. Duncan Hite, Aluko A. Hope, James M Horowitz, Christopher M. Horvat, Brett L. Houston, David T. Huang, Kristin Hudock, Beverley J. Hunt, Mansoor Husain, Robert C. Hyzy, Vivek Iyer, Jeff R. Jacobson, Devachandran Jayakumar, Susan R. Kahn, Norma Keller, Akram Khan, Yuri Kim, Keri S. Kim, Andrei Kindzelski, Andrew J. King, Bridget‐Anne Kirwan, M. Margaret Knudson, Aaron E. Kornblith, Vidya Krishnan, Anand Kumar, Matthew Kutcher, Michael Laffan, François Lamontagne, Grégoire Le Gal, Christine M. Leeper, Roger Lewis, George Lim, Felipe Gallego Lima, Kelsey Linstrum, Edward Litton, José López‐Sendón, José Luis López-Sendón, Sylvain Lother, Sebastian García Madrona, Saurabh Malhotra, Miguel Marcos Martin, John C. Marshall, Nicole Marten, Andrea Saud Martinez, Mary Martinez, Eduardo Mateos Garcia, Michael A. Matthay, Stephanie Mavromichalis, Daniel F. McAuley, Emily G. McDonald, Anna McGlothlin, Shay McGuinness, Zoe McQuilten, Saskia Middeldorp, Stephanie K. Montgomery, S.C. Moore, Paul Mouncey, Srinivas Murthy, Girish B. Nair, Rahul Nair, Alistair Nichol, José Carlos Nicolau, Brenda Nunez‐Garcia, Ambarish Pandey, John J. Park, Pauline K. Park, Rachael Parke, Sam Parnia, Jonathan Paul, Mauricio Pompilio, Matt Prekker, John G. Quigley, Harmony R. Reynolds, Robert S Rosenson, Natalia S. Rost, Kathy Rowan, Mayler Olombrada Nunes de Santos, Fernanda O Santos, Marlene Santos, Lewis Satterwhite, Christina Saunders, Jake Schreiber, Roger Schutgens, Christopher Seymour, Manu Shankar‐Hari, John P. Sheehan, Deborah Siegal, Delcio Goncalves Silva, Aneesh B. Singhal, Arthur S. Slutsky, Dayna Solvason, Simon Stanworth, Tobias Tritschler, Alexis F. Turgeon, Anne Turner, Wilma van Bentum-Puijk, Frank L. van de Veerdonk, Sean van Diepen, Gloria Vazquez Grande, Lana Wahid, Vanessa Wareham, Steve Webb, Bryan J. Wells, R. Jay Widmer, Jennifer G. Wilson, Eugene Yuriditsky, Fernando G Zampieri, Yongqi Zhong

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensCancerCare ManitobaUniversity of ManitobaOttawa HospitalUniversity of OttawaMcGill University Health CentreToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Human Genome Research InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialHeparinPopulationClinical trialTherapeutic indexIntensive care medicineInternal medicineEmergency medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Randomized clinical trials (RCTs) of therapeutic-dose heparin in patients hospitalized with COVID-19 produced conflicting results, possibly due to heterogeneity of treatment effect (HTE) across individuals. Better understanding of HTE could facilitate individualized clinical decision-making. Objective: To evaluate HTE of therapeutic-dose heparin for patients hospitalized for COVID-19 and to compare approaches to assessing HTE. Design, Setting, and Participants: Exploratory analysis of a multiplatform adaptive RCT of therapeutic-dose heparin vs usual care pharmacologic thromboprophylaxis in 3320 patients hospitalized for COVID-19 enrolled in North America, South America, Europe, Asia, and Australia between April 2020 and January 2021. Heterogeneity of treatment effect was assessed 3 ways: using (1) conventional subgroup analyses of baseline characteristics, (2) a multivariable outcome prediction model (risk-based approach), and (3) a multivariable causal forest model (effect-based approach). Analyses primarily used bayesian statistics, consistent with the original trial. Exposures: Participants were randomized to therapeutic-dose heparin or usual care pharmacologic thromboprophylaxis. Main Outcomes and Measures: Organ support-free days, assigning a value of -1 to those who died in the hospital and the number of days free of cardiovascular or respiratory organ support up to day 21 for those who survived to hospital discharge; and hospital survival. Results: Baseline demographic characteristics were similar between patients randomized to therapeutic-dose heparin or usual care (median age, 60 years; 38% female; 32% known non-White race; 45% Hispanic). In the overall multiplatform RCT population, therapeutic-dose heparin was not associated with an increase in organ support-free days (median value for the posterior distribution of the OR, 1.05; 95% credible interval, 0.91-1.22). In conventional subgroup analyses, the effect of therapeutic-dose heparin on organ support-free days differed between patients requiring organ support at baseline or not (median OR, 0.85 vs 1.30; posterior probability of difference in OR, 99.8%), between females and males (median OR, 0.87 vs 1.16; posterior probability of difference in OR, 96.4%), and between patients with lower body mass index (BMI <30) vs higher BMI groups (BMI ≥30; posterior probability of difference in ORs >90% for all comparisons). In risk-based analysis, patients at lowest risk of poor outcome had the highest propensity for benefit from heparin (lowest risk decile: posterior probability of OR >1, 92%) while those at highest risk were most likely to be harmed (highest risk decile: posterior probability of OR <1, 87%). In effect-based analysis, a subset of patients identified at high risk of harm (P = .05 for difference in treatment effect) tended to have high BMI and were more likely to require organ support at baseline. Conclusions and Relevance: Among patients hospitalized for COVID-19, the effect of therapeutic-dose heparin was heterogeneous. In all 3 approaches to assessing HTE, heparin was more likely to be beneficial in those who were less severely ill at presentation or had lower BMI and more likely to be harmful in sicker patients and those with higher BMI. The findings illustrate the importance of considering HTE in the design and analysis of RCTs. Trial Registration: ClinicalTrials.gov Identifiers: NCT02735707, NCT04505774, NCT04359277, NCT04372589.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,375 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Autre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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