Efficacité et innocuité du plasma de convalescent en cas de forme grave de COVID-19, extrapolée de données relatives à d’autres formes graves d’infections respiratoires virales : revue systématique et méta-analyse
Bibliographic record
Abstract
CONTEXTE: On ne connaît pas encore avec certitude l’innocuité et l’efficacité du plasma de convalescent comme traitement de la forme grave de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-2019). Afin d’appuyer la conception de lignes directrices sur la prise en charge de la COVID-19, nous avons effectué une revue systématique et une méta-analyse sur l’utilisation du plasma de convalescent pour le traitement de cette maladie et d’autres formes graves d’infections respiratoires virales. MÉTHODES: En mars 2020, nous avons effectué des recherches dans des bases de données biomédicales internationales et chinoises, des registres d’essais cliniques et des sources prépubliées afin de recenser des essais randomisés et contrôlés (ERC) et des études non randomisées comparant les issues de patients ayant reçu du plasma de convalescent à celles de patients n’en ayant pas reçu. Ont été inclus les patients ayant une infection aiguë attribuable à un coronavirus, au virus de l’influenza ou au virus Ebola. Nous avons également réalisé une méta-analyse à l’aide d’un modèle à effets aléatoires et évalué la qualité des données probantes au moyen de l’approche GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation). RÉSULTATS: Sur les 1099 études uniques initialement repérées, 6 étaient admissibles, et aucune d’entre elles ne portait sur des patients atteints de la COVID-19. Une étude non randomisée (n = 40) sur l’administration de plasma de convalescent à des patients atteints du coronavirus du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV) a fourni des données peu concluantes sur le taux de mortalité (risque relatif [RR] 0,10; intervalle de confiance [IC] de 95 % 0,01 à 1,70). Des estimations regroupées provenant de 4 ERC sur l’influenza (n = 572) n’ont pas montré d’effet manifeste sur le taux de mortalité (4 ERC; RR 0,94; IC de 95 % 0,49 à 1,81), le rétablissement complet (2 ERC; rapports de cotes [RC] 1,04; IC de 95 % 0,69 à 1,64) et la durée d’hospitalisation (3 ERC; différence moyenne [DM] −1,62; IC de 95 % −3,82 à 0,58 jours). La qualité des données était très faible pour tous les paramètres relatifs à l’efficacité. Dans les ERC sur l’influenza, aucun ou peu d’événements indésirables graves ont été associés au plasma de convalescent (RR 0,85; IC de 95 % 0,56 à 1,29; données de faible qualité). INTERPRÉTATION: Les études portant sur des formes graves d’infections respiratoires virales autres que la COVID-19 ont fourni des données indirectes de très faible qualité semblant indiquer que le plasma de convalescent n’offre aucun bénéfice ou offre des bénéfices minimes pour le traitement de la COVID-19, de même que des données de faible qualité montrant qu’il n’entraîne pas d’événements indésirables graves.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.036 | 0.097 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.017 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".