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Enregistrement W4403832351 · doi:10.1681/asn.2024dm6qn9bc

Effect of RAAS Inhibitors in People with COVID-19: An Independent Participant Data Meta-Analysis

2024· article· en· W4403832351 sur OpenAlexaff
Tae Won Yi, Kylie‐Ann Mallitt, Arlen Wilcox, Michael A. Puskarich, Daniel Freilich, Matthew Geriak, Cecilia M. Shikuma, Meg Jardine

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Virus Infections Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Meta-analysis2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineMEDLINEInternal medicineIntensive care medicineVirologyBiologyInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,063
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,244 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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