Fontes de erros em estudos comparativos de hidroxicloroquina e cloroquina no tratamento da Covid-19
Notice bibliographique
Résumé
No início da pandemia de Covid-19, pesquisas com diferentes delineamentos foram iniciadas para avaliar hidroxicloroquina/cloroquina (HCQ/CQ). A avaliação tanto dos erros aleatórios, relacionados a precisão das estimativas, como dos sistemáticos, que representam os vieses, é necessária para compreender a capacidade de resposta da comunidade científica à pandemia. Objetivo: Esta tese é apresentada no formato de quatro artigos que se articulam ao objetivo geral que foi estudar as fontes de erros de estudos observacionais e experimentais que avaliaram HCQ/CQ no tratamento da Covid-19. Métodos: Para mapear as iniciativas brasileiras de ensaios clínicos no início da pandemia (artigo 1) revisamos os protocolos de pesquisa sobre Covid-19 identificados no Boletim do Conselho Nacional de Ética em Pesquisa (CONEP) e nas bases de registro de protocolo de ensaios clínicos. Os demais objetivos foram aninhados a uma revisão sistemática metodológica de medicamentos reposicionados (incluindo HCQ/CQ) para Covid-19, com busca abrangente realizada em 10-janeiro-2022 nas bases de dados MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library e Lilacs (PROSPERO: CRD42022360331) (artigo 2). Os ensaios clínicos randomizados (ECRs) que avaliaram HCQ/CQ para Covid-19 foram identificados a partir da seleção por filtro \\"randomiz(s)ed\\" no título e por meio de referências cruzadas (artigo 3). Com a ferramenta Risk-of-Bias2, avaliou-se a validade interna e estimamos prospectivamente a precisão da evidência combinada, para desfecho mortalidade. Os estudos comparativos observacionais publicados em 2020 (Período anterior à obtenção de resultados consistentes de grandes ECR) foram identificados buscando a palavra \\"(hydroxy)chloroquine\\" no título (artigo 4). O risco de viés foi avaliado por meio dos instrumentos Risk Of Bias In Non-randomised Studies - of Interventions [ROBINS-I] e New Castle Ottawa [NOS]. Assumindo que a HCQ/CQ não teve efeito sob a mortalidade por Covid-19, definimos como medida absoluta do viés (MAV), o valor absoluto do logaritmo natural do risco relativo do efeito sob a mortalidade. Quantificamos a associação entre a classificação do risco de viés (CRV) dos domínios das ferramentas ROBINS-I e NOS e o MAV. Resultados: No artigo 1, 60% dos estudos identificados pela CONEP não publicaram seus protocolos de pesquisa em plataformas de acesso aberto. A HCQ/CQ foi uma das intervenções mais estudadas pelos pesquisadores brasileiros. No artigo 2, 6.246 artigos foram identificados e os dados de um subamostra sugerem que menos de 5% dos estudos foram longitudinais comparativos. No artigo 3, incluímos 22 ECR sobre HCQ/CQ (2020-2021) e concluímos que em outubro de 2020, havia evidências suficientes para endereçar a lacuna do conhecimento, já que novas evidências não mudariam a precisão obtida até aquele momento (erro padrão <0,05). No artigo 4, 25 estudos observacionais comparativos foram incluídos (2020), desses, 18 tinham dados de mortalidade. O confundimento foi o único domínio do ROBINS-I associado à magnitude do viés, a MAV foi de 0,53 para estudos com alta CRV e 0,09 para moderada (p=0,002). Conclusão: No início da pandemia, a HCQ/CQ foi um dos medicamentos mais estudados por pesquisadores brasileiros. A análise dos estudos experimentais de HCQ/CQ para Covid-19 sugere que após outubro de 2020, havia consistência nos dados de precisão. Nos estudos observacionais houve uma associação do domínio confundimento do ROBINS-I e a medida de viés.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».