Efficacités des interventions contre l’infection Covid-19 : une cartographie de la recherche dynamique et séries de méta-analyses en réseau dynamiques – living-NMA-covid

Contexte : En décembre 2019, une nouvelle épidémie de coronavirus a été documentée à Wuhan, dans la province de Hubei, en Chine. Au cours des 6 premières semaines de la nouvelle décennie, ce nouveau coronavirus, connu sous le nom de SRAS-CoV-2, s'est propagé de la Chine à 20 autres pays et l'OMS a récemment qualifié le Covid-19 de pandémie. Pour surmonter cette pandémie, les chercheurs travaillent activement à accélérer le développement d'interventions préventives et curatives. De nombreuses études randomisées et non randomisées sont en cours dans le but d'évaluer les agents thérapeutiques candidats qui peuvent réduire efficacement les symptômes et éviter les décès. Cette situation émergente exige une planification et une conduite optimales de la recherche ainsi que des stratégies pour la transposition appropriée de la recherche à la pratique. C'est pourquoi les décideurs et les chercheurs ont besoin de toute urgence d'une synthèse complète, de qualité et actualisée de toutes les études en cours et des résultats de ces études dès qu'ils sont disponibles.

Objectif : Notre objectif est de fournir aux chercheurs et aux décideurs une description détaillée et actualisée de toutes les études en cours évaluant les interventions de prévention et les traitements de l'infection par le covid-19, et de synthétiser ces données dans une série de méta-analyses en réseau mises à jour dès que les résultats seront disponibles.

Plan expérimental : Nous réaliserons d’une part une cartographie dynamique des études en cours et d’autre part une série de méta-analyses en réseau dynamiques, c’est à dire mises à jour dès que de nouvelles données dont disponibles. Les méta-analyses de réseau dynamiques sont des approches nouvelles dans lesquelles tous les traitements disponibles pour une maladie donnée sont comparés en utilisant à la fois des comparaisons directes d'interventions dans le cadre d'essais contrôlés randomisés et des comparaisons indirectes entre les essais ayant un comparateur commun. Ainsi, grâce aux méta-analyses de réseaux dynamiques, nous serons en mesure de répondre à des questions telles que : quelles sont les interventions les plus efficaces traiter Covid-19. La série de méta-analyses du réseau dynamiques seront continuellement mise à jour, en intégrant les nouvelles données pertinentes dès qu'elles seront disponibles.

Méthodes : Nous effectuerons des recherches systématiques dans les registres d'essais cliniques et les bases de données bibliographiques électroniques afin d'identifier toutes les études évaluant l'impact des interventions visant à prévenir la propagation de l'infection à covid-19 (c'est-à-dire la vaccination, les traitements prophylactiques, l'équipement de protection individuelle (EPI), l'organisation des soins, etc.) et à traiter les patients atteints d'une infection à covid-19 (c'est-à-dire les agents thérapeutiques spécifiques pour la COVID-19 tels que les agents anti-infectieux ; les immunomodulateurs spécifiques ; les immunomodulateurs non spécifiques, les traitements de réanimation pour les patients admis à l'unité de soins intensifs). Les données relatives au risque de biais et aux estimations des effets traitement seront collectées en double. Pour les ensembles d'études pour lesquels la transitivité est plausible, nous effectuerons des méta-analyses en réseau à effets aléatoires pour comparer les différentes interventions et éventuellement obtenir un classement de celles-ci. La synthèse des données factuelles sera mise à jour dès que de nouvelles données seront disponibles.

Conclusion : Cette étude fournira une synthèse mise à jour quotidiennement des preuves disponibles. Nos résultats seront essentiels pour les chercheurs et les décideurs lors de la planification des futurs essais et de la prise en charge de cette épidémie. Nos résultats et notre base de données seront accessibles au public sur un site web qui sera régulièrement mis à jour.