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Enregistrement W4406308323 · doi:10.1001/jamainternmed.2024.7193

Antiviral Medications for Treatment of Nonsevere Influenza

2025· review· en· W4406308323 sur OpenAlexaff
Ya Gao, Yunli Zhao, Ming Liu, Shuyue Luo, Yamin Chen, Xiaoyan Chen, Qingyong Zheng, Jianguo Xu, Yanjiao Shen, Wanyu Zhao, Zhifan Li, Sha Huang, Jie Huang, Jinhui Tian, Gordon Guyatt, Qiukui Hao

Notice bibliographique

RevueJAMA Internal Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntiviral treatmentVirologyIntensive care medicineVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The optimal antiviral drug for treatment of nonsevere influenza remains unclear. Objective: To compare effects of antiviral drugs for treating nonsevere influenza. Data Sources: MEDLINE, Embase, CENTRAL, CINAHL, Global Health, Epistemonikos, and ClinicalTrials.gov were searched from database inception to September 20, 2023. Study Selection: Randomized clinical trials comparing direct-acting influenza antiviral drugs to placebo, standard care, or another antiviral drug for treating people with nonsevere influenza. Data Extraction and Synthesis: Paired reviewers independently performed data extraction and risk of bias assessment. A frequentist network meta-analysis was performed to summarize the evidence and the certainty of evidence was evaluated using the GRADE approach. Main Outcomes and Measures: Mortality, admission to hospital, admission to the intensive care unit, duration of hospitalization, time to alleviation of symptoms, emergence of resistance, and adverse events. Results: Overall, 73 trials with 34 332 participants proved eligible. Compared with standard care or placebo, all antiviral drugs had little or no effect on mortality for low-risk patients and high-risk patients (all high certainty). All antiviral drugs (no data for peramivir and amantadine) had little or no effect on hospital admission for low-risk patients (high certainty). For hospital admission in high-risk patients, oseltamivir (risk difference [RD], -0.4%; 95% CI, -1.0 to 0.4; high certainty) had little or no effect and baloxavir may have reduced risk (RD, -1.6%; 95% CI, -2.0 to 0.4; low certainty); all other drugs may have had little or uncertain effect. For time to alleviation of symptoms, baloxavir probably reduced symptom duration (mean difference [MD], -1.02 days; 95% CI, -1.41 to -0.63; moderate certainty); umifenovir may have reduced symptom duration (MD, -1.10 days; 95% CI, -1.57 to -0.63; low certainty); oseltamivir probably had no important effect (MD, -0.75 days; 95% CI, -0.93 to -0.57; moderate certainty). For adverse events related to treatment, baloxavir (RD, -3.2%; 95% CI, -5.2 to -0.6; high certainty) had few or no adverse events; oseltamivir (RD, 2.8%; 95% CI, 1.2 to 4.8; moderate certainty) probably increased adverse events. Conclusions and Relevance: This systematic review and meta-analysis found that baloxavir probably reduced risk of hospital admission for high-risk patients and may reduce time to alleviation of symptoms, without increasing adverse events related to treatment in patients with nonsevere influenza. All other antiviral drugs either probably have little or no effect, or uncertain effects on patient-important outcomes.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations34
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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