Short- and long-term effects of imatinib in patients hospitalised for COVID-19 infection: A randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We report the short- and long-term results of the SOLIDARITY Finland on mortality and other patient-important outcomes in patients hospitalised for COVID-19. Between 08/2021 and 03/2023, we randomised 156 patients in 15 hospitals. In the imatinib group, 7.2% of patients had died at 30 days and 13.3% at 1 year and in the standard of care group 4.1% and 8.3% (adjusted HR at 30 days 1.09, 95% CI 0.23–5.07). In a meta-analysis of randomised trials of imatinib versus standard of care (n=732), allocation to imatinib was associated with a mortality risk ratio of 0.73 (95% CI 0.32–1.63). At 1-year, self-reported recovery occurred in 79.0% in imatinib and in 88.3% in standard of care (RR 0.91, 95% CI 0.78-1.06). Of the 21 potential long COVID symptoms, patients often reported moderate or major bother from fatigue (24%), sleeping problems (19%) and memory difficulties (17%). We found no convincing difference between imatinib and standard of care groups in quality of life or symptom outcomes. The evidence raises serious doubts regarding the benefit of imatinib in reducing mortality, improving recovery, and preventing potential long COVID symptoms when given to patients hospitalised for COVID-19.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».