Effect of RAAS Inhibitors in People with COVID-19: An Independent Participant Data Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: SARS-CoV-2 infection is mediated by angiotensin-converting enzyme 2 receptors. Trials in different settings were initiated to test whether renin-angiotensin-aldosterone system inhibitors (RAASi) improved clinical outcomes in people with COVID-19. Methods: We performed an individual participant data (IPD) meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) evaluating the effects of RAASi in people with COVID-19. The primary outcome of WHO Clinical Progression scale over 28 days was evaluated using a linear mixed model. All-cause mortality was evaluated with Cox proportional hazards. Results: Six trials evaluating losartan, telmisartan, and candesartan were included, with sample sizes ranging from 12 to 787. Trials were conducted in the USA, Australia, and India; four were completed as planned, and 5 were placebo controlled. The 1,130 participants had a median age of 50 years and 38% were female. The majority of the cohort was Asian (73%) and Caucasian (16%). The median BMI was 25 kg/m2, 29% had hypertension, 21% had diabetes, and 17% had a smoking history. The baseline mean WHO score was 3.6 in the RAASi arm and 3.5 in the control arm. Most participants resolved with a mean WHO score of 1.2 in the RAASi arm and 1.2 in the control arm at day 28, with no significant difference in WHO scale progression (Figure 1, p=0.29). RAASi did not affect overall mortality (26 deaths, event rate 0.04 and 18 deaths, event rate 0.03 in the RAASi and control arms respectively: HR 1.42 [0.77-2.64], p=0.261). Conclusion: This IPD meta-analysis presents the largest randomized report of the effects of commencing RAASi for acute COVID-19. There is no evidence supporting a benefit for RAASi in COVID-19 patients.
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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 | 0,020 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,063 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».