Effects of immunomodulatory therapies on COVID-19 prognosis in moderate-to-critically ill patients: A systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hyper-inflammatory response to Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) resulting from excess immunological activities, usually called the cytokine storm, has been associated with severe illness and poor prognosis of COVID-19. This systematic review aimed to evaluate available evidence for associated effects of immune-modulators in Coronavirus disease 2019 (COVID-19) therapy for informed clinical decisions. Methods: A systematic review was conducted with search for eligible articles in the databases of Cochrane Library, Embase, PubMed, Scopus and MedRxiv.org up to 25 August 2020. Using relevant keywords for the search, studies on the use of immunotherapy in COVID-19 were considered eligible, but only original articles were included. Case reports, reviews, commentaries, and correspondences were excluded. Risks of bias of individual studies was assessed by the Newcastle- Ottawa scale for observational studies. Results: A total of 771 articles were screened and 24 clinical studies were included. Among these were 3 studies on anakinra, 1 study each on itolizumab and siltuximab, and 19 studies on tocilizumab in the therapy of moderate-to-critical COVID-19. Findings showed that all the clinical studies but 3, demonstrated good clinical outcomes associated with immune-modulatory therapies in COVID-19, but these studies had several limitations at the study and outcome levels. Conclusion: The reviewed studies demonstrated the potential efficacy of immunomodulators to improve clinical outcomes in COVID-19 patients, including older patients with several comorbidities. This supports the necessity of randomized trials of these drugs in large populations.
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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 | 0,008 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle