Oral nirmatrelvir-ritonavir for COVID-19 in higher risk outpatients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nirmatrelvir-ritonavir reduced progression to severe SARS-CoV2 infection in unvaccinated high-risk outpatients. The effectiveness of nirmatrelvir-ritonavir in vaccinated populations has yet to be demonstrated. METHODS: In two open-label platform trials (PANORAMIC in the UK and CanTreatCOVID in Canada), community-dwelling adults (aged ≥ 50 or ≥18 with comorbidities) who tested positive for SARS-CoV-2 and were unwell for ≤5 days were randomized to receive either usual care plus nirmatrelvir-ritonavir (300mg/100mg BID x 5 days) or to usual care alone. Primary outcome was all-cause hospitalization or death within 28 days. RESULTS: From December 8, 2021 to September 30, 2024, 3516 participants in PANORAMIC and 716 in CanTreatCOVID were randomized. Nirmatrelvir–ritonavir did not reduce hospitalization or death ((PANORAMIC: 4/1698 (0.8%) vs 11/1673 (0.7%); adjusted-odds ratio [OR], 1.18; 95% Bayesian credible interval [BCI], 0.55 to 2.62; probability of superiority 0.505, CanTreatCOVID: 2/343 (0.6%) vs 4/324 (1.2%); adjusted-OR, 0.48; 95% BCI, 0.08 to 2.23; probability of superiority 0.830). Nirmatrelvir–ritonavir increased early sustained recovery and reduced self-reported time-to-recovery In nirmatrelvir–ritonavir. Viral load was reduced by the end of treatment. 10 serious adverse events were reported for nirmatrelvir-ritonavir in PANORAMIC and 4 in CanTreatCOVID. CONCLUSIONS: In both open-label trial, nirmatrelvir–ritonavir did not reduce the incidence of hospitalization and/or death in vaccinated high-risk patients, but reduced self-reported time-to-recovery. (PANORAMIC funding: National Institute for Health and Care Research; EudraCT Number 2021-005748-31; CanTreatCOVID: Canadian Institutes of Health Research (CIHR) and Health Canada, supported by Public Health Agency of Canada; ClinicalTrials.gov number NCT05614349).
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».