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Enregistrement W6939065915 · doi:10.60692/bqmft-pxp08

Baricitinib in patients admitted to hospital with COVID-19 (RECOVERY): a randomised, controlled, open-label, platform trial and updated meta-analysis

2022· article· en· W6939065915 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialStandard of careClinical trialIntention-to-treat analysisRandomizationHospital discharge

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundWe aimed to evaluate the use of baricitinib, a Janus kinase (JAK) 1–2 inhibitor, for the treatment of patients admitted to hospital with COVID-19.MethodsThis randomised, controlled, open-label, platform trial (Randomised Evaluation of COVID-19 Therapy [RECOVERY]), is assessing multiple possible treatments in patients hospitalised with COVID-19 in the UK. Eligible and consenting patients were randomly allocated (1:1) to either usual standard of care alone (usual care group) or usual care plus baricitinib 4 mg once daily by mouth for 10 days or until discharge if sooner (baricitinib group). The primary outcome was 28-day mortality assessed in the intention-to-treat population. A meta-analysis was done, which included the results from the RECOVERY trial and all previous randomised controlled trials of baricitinib or other JAK inhibitor in patients hospitalised with COVID-19. The RECOVERY trial is registered with ISRCTN (50189673) and ClinicalTrials.gov (NCT04381936) and is ongoing.FindingsBetween Feb 2 and Dec 29, 2021, from 10 852 enrolled, 8156 patients were randomly allocated to receive usual care plus baricitinib versus usual care alone. At randomisation, 95% of patients were receiving corticosteroids and 23% were receiving tocilizumab (with planned use within the next 24 h recorded for a further 9%). Overall, 514 (12%) of 4148 patients allocated to baricitinib versus 546 (14%) of 4008 patients allocated to usual care died within 28 days (age-adjusted rate ratio 0·87; 95% CI 0·77–0·99; p=0·028). This 13% proportional reduction in mortality was somewhat smaller than that seen in a meta-analysis of eight previous trials of a JAK inhibitor (involving 3732 patients and 425 deaths), in which allocation to a JAK inhibitor was associated with a 43% proportional reduction in mortality (rate ratio 0·57; 95% CI 0·45–0·72). Including the results from RECOVERY in an updated meta-analysis of all nine completed trials (involving 11 888 randomly assigned patients and 1485 deaths) allocation to baricitinib or another JAK inhibitor was associated with a 20% proportional reduction in mortality (rate ratio 0·80; 95% CI 0·72–0·89; p<0·0001). In RECOVERY, there was no significant excess in death or infection due to non-COVID-19 causes and no significant excess of thrombosis, or other safety outcomes.InterpretationIn patients hospitalised with COVID-19, baricitinib significantly reduced the risk of death but the size of benefit was somewhat smaller than that suggested by previous trials. The total randomised evidence to date suggests that JAK inhibitors (chiefly baricitinib) reduce mortality in patients hospitalised for COVID-19 by about one-fifth.FundingUK Research and Innovation (Medical Research Council) and National Institute of Health Research.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,033
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,353
Écart entre enseignants0,245 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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