MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402289378 · doi:10.1016/s2213-8587(24)00219-5

Sodium–glucose co-transporter-2 inhibitors for hospitalised patients with COVID-19: a prospective meta-analysis of randomised trials

2024· review· en· W4402289378 sur OpenAlexaff
Claire L. Vale, Peter J. Godolphin, David J. Fisher, Peter Horby, Mikhail Kosiborod, Judith S. Hochman, Katie E Webster, Julian P. T. Higgins, Andrew D. Althouse, Otávio Berwanger, Remo H.M. Furtado, Samvel B. Gasparyan, Richard Haynes, Gary G. Koch, Martin Landray, Eric Leifer, John M. Marshall, Srinivas Murthy, Matthew D. Neal, Natalie Staplin, Janet Dı́az, Jonathan A C Sterne, Manu Shankar‐Hari

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Diabetes & Endocrinology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesPublic Health ScotlandNational Heart, Lung, and Blood InstituteNIHR Nottingham Biomedical Research CentreMedical Research CouncilSwansea UniversityNational Institutes of HealthPublic Health EnglandNational Institute for Health and Care ResearchAstraZenecaUK Research and InnovationNational Heart and Lung InstituteNIHR Oxford Biomedical Research CentreWellcome TrustWorld Health OrganizationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicinePlaceboCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Meta-analysisRandomized controlled trialMEDLINE2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Internal medicineIntensive care medicinePharmacologyAlternative medicineVirologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sodium-glucose co-transporter-2 (SGLT2) inhibitors have been proposed as a potential treatment for adults hospitalised with COVID-19, due to their potential anti-inflammatory and endothelial protective effects. Published evidence from randomised control trials (RCTs) does not provide evidence of benefit. We aimed to estimate the effect of oral administration of SGLT2 inhibitors compared with usual care or placebo in adults hospitalised with COVID-19. METHODS: Eligible RCTs that estimated the effect of oral administration of SGLT2 inhibitors compared with usual care or placebo on 28-day all-cause mortality (primary outcome) were included in this prospective meta-analysis. The primary safety outcome was ketoacidosis by 28 days. Trials were identified through systematic searches of ClinicalTrials.gov, EudraCT, and the WHO ISRCTN registry between Nov 1, 2022 and Jan 31, 2023. The search terms were "random*" AND "COVID" AND each SGLT2i, not restricted by trial status or language. Individual searches were then combined. Prespecified summary outcome data, overall and within subgroups of interest, were provided by each trial. The primary analyses were inverse variance weighted meta-analysis of odds ratios (ORs). Risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias tool. This study was registered with PROSPERO, CRD42023406442. FINDINGS: for inconsistency across trials 0%). The risk of bias was assessed as being low. Ketoacidosis was observed in seven participants in the SGLT2 inhibitor group and two patients in the usual care or placebo group. INTERPRETATION: Although administration of SGLT2 inhibitor was safe, we found no clear evidence that adding SGLT2 inhibitor therapy improved outcomes in patients hospitalised with COVID-19 compared with usual care or placebo. These data do not support the use of SGLT2 inhibitors as standard treatment in adults hospitalised for COVID-19. FUNDING: None.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0260,064
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Lancet Diabetes & EndocrinologyMême sujetDiabetes Treatment and ManagementTravaux en français237 207