COVID-19 Convalescent Plasma Therapy: Long-term Implications
Notice bibliographique
Résumé
Background: The long-term effect of coronavirus disease 2019 (COVID-19) acute treatments on postacute sequelae of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection (PASC) is unknown. The CONTAIN-Extend study explores the long-term impact of COVID-19 convalescent plasma (CCP) therapy on postacute sequelae of SARS-CoV-2 infection (PASC) symptoms and general health 18 months following hospitalization. Methods: The CONTAIN-Extend study examined 281 participants from the original CONTAIN COVID-19 trial (CONTAIN-RCT, NCT04364737) at 18 months post-hospitalization for acute COVID-19. Symptom surveys, global health assessments, and biospecimen collection were performed from November 2021 to October 2022. Multivariable logistic and linear regression estimated associations between the randomization arms and self-reported symptoms and Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) scores and adjusted for covariables, including age, sex, race/ethnicity, disease severity, and CONTAIN enrollment quarter and sites. Results: There were no differences in symptoms or PROMIS scores between CCP and placebo (adjusted odds ratio [aOR] of general symptoms, 0.95; 95% CI, 0.54-1.67). However, females (aOR, 3.01; 95% CI, 1.73-5.34), those 45-64 years (aOR, 2.55; 95% CI, 1.14-6.23), and April-June 2020 enrollees (aOR, 2.39; 95% CI, 1.10-5.19) were more likely to report general symptoms and have poorer PROMIS physical health scores than their respective reference groups. Hispanic participants (difference, -3.05; 95% CI, -5.82 to -0.27) and Black participants (-4.48; 95% CI, -7.94 to -1.02) had poorer PROMIS physical health than White participants. Conclusions: CCP demonstrated no lasting effect on PASC symptoms or overall health in comparison to the placebo. This study underscores the significance of demographic factors, including sex, age, and timing of acute infection, in influencing symptom reporting 18 months after acute hypoxic COVID-19 hospitalization.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».