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Enregistrement W4387242073 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.36678

Nirmatrelvir-Ritonavir and COVID-19 Mortality and Hospitalization Among Patients With Vulnerability to COVID-19 Complications

2023· article· en· W4387242073 sur OpenAlexafffundabout
Colin R. Dormuth, Jason D. Kim, Anat Fisher, Jolanta Piszczek, I fan Kuo

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensMinistry of HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of Health, British Columbia
Mots-clésRitonavirMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Cohort studyRetrospective cohort studyInternal medicinePediatricsEmergency medicineViral loadImmunologyHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Postmarket analysis of individuals who receive nirmatrelvir and ritonavir (Paxlovid [Pfizer]) is essential because they differ substantially from individuals included in published clinical trials. Objective: To examine the association of nirmatrelvir and ritonavir with prevention of death or admission to hospital in individuals with different risks of complications from COVID-19 infection. Design, Setting, and Participants: This is a cohort study of adult patients in British Columbia, Canada, between February 1, 2022, and February 3, 2023. Patients were eligible if they belonged to 1 of 4 higher-risk groups of individuals who received priority for COVID-19 vaccination. Two groups included clinically extremely vulnerable (CEV) people who were severely (CEV1) or moderately immunocompromised (CEV2). CEV3 individuals were not immunocompromised but had medical conditions associated with a high risk for complications from COVID-19. A fourth expanded eligibility (EXEL) group was added to allow wider access to nirmatrelvir and ritonavir for certain other higher-risk individuals who were not in a CEV group, such as those older than 70 years who were unvaccinated. Exposures: Patients with COVID-19 who received nirmatrelvir and ritonavir were matched to patients in the same vulnerability group; who were of the same sex, age, and propensity score for nirmatrelvir and ritonavir treatment; and who were also infected within 1 month of the individual treated with nirmatrelvir and ritonavir. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was death from any cause or emergency hospitalization with COVID-19 within 28 days. Results: There were 6866 individuals included in the study, of whom 3888 (56.6%) were female and whose median (IQR) age was 70 (57-80) years. Compared with unexposed controls, treatment with nirmatrelvir and ritonavir was associated with statistically significant relative reductions in the primary outcome in the CEV1 group (560 patients; risk difference [RD], -2.5%, 95% CI, -4.8% to -0.2%) and the CEV2 group (2628 patients; RD, -1.7%; 95% CI, -2.9% to -0.5%). In the CEV3 group, the RD was -1.3%, but the findings were not statistically significant (2100 patients; 95% CI, -2.8% to 0.1%). In the EXEL group, treatment was associated with higher risk of the outcome (RD, 1.0%), but the findings were not statistically significant (1578 patients; 95% CI, -0.9% to 2.9%). Conclusions and Relevance: In this cohort study of 6866 individuals in British Columbia, nirmatrelvir and ritonavir treatment was associated with reduced risk of COVID-19 hospitalization or death in CEV individuals, with the greatest benefit observed in severely immunocompromised individuals. No reduction in the primary outcome was observed in lower-risk individuals, including those aged 70 years or older without serious comorbidities.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,326 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations41
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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