Doxycycline vs azithromycin in patients with scrub typhus: a systematic review of literature and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Scrub typhus is a bacterial mite-borne disease associated with poor clinical outcomes if not treated adequately. The study aimed to compare the time to defervescence, clinical failure, mortality and treatment-related adverse effects of two common drugs (doxycycline and azithromycin) used for its treatment. METHODOLOGY: This was a systematic review and meta-analysis. All studies up to 20.03.2023 were screened for eligibility in Pubmed and Embase using a search string containing terms related to scrub typhus, doxycycline and azithromycin. After two phases of screening, all comparative studies where doxycycline and azithromycin were used to treat scrub typhus were included. The studies were critically appraised using standardised tools, and a meta-analysis was performed for time to defervescence (primary outcome), clinical failure, mortality and treatment-related adverse effects. RESULTS: Of 744 articles from two databases, ten were included in the meta-analysis. All but two studies had a high risk of bias. The meta-analysis for time to defervescence had a high heterogeneity and did not show any significant difference between doxycycline and azithromycin arms [Mean difference of -3.37 hours (95%CI: -10.31 to 3.57), p=0.34]. When the analysis was restricted to studies that included only severe scrub typhus, doxycycline was found to have a shorter time to defervescence [mean difference of -10.15 (95%CI: -19.83 to -0.46) hours, p=0.04]. Additionally, there was no difference between the two arms concerning clinical failure, mortality and treatment-related adverse effects. CONCLUSION: The current data from studies with a high risk of bias did not find statistically significant differences in clinical outcomes between doxycycline and azithromycin for scrub typhus.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».