[论文解读] Efficacy of Hydroxychloroquine as Prophylaxis for Covid-19

Maria Angélica Ehara Watanabe|arXiv (Cornell University)|Jul 18, 2020

COVID-19 Clinical Research Studies参考文献 7被引用 4

一句话总结

本研究使用时间依赖性症状出现数据和简单线性回归，重新分析了Boulware等人进行的随机、双盲、安慰剂对照试验。研究发现，羟氯喹在病毒感染暴露后0–2天内使用时，可显著降低症状性COVID-19的发病率，相对风险分别降低72%（第0天）、48.9%（第1天）和29.3%（第2天），但在暴露后3天以上无显著效果。

ABSTRACT

Limitations in the design of the experiment of Boulware et al[1] are considered in Cohen[2]. They are not subject to correction but they are reported for readers' consideration. However, they made an analysis for the incidence based on Fisher's hypothesis test for means while they published detailed time dependent data which were not analyzed, disregarding an important information. Here we make the analyses with this time dependent data adopting a simple regression analysis. We conclude their randomized, double-blind, placebo-controlled trial presents statistical evidence, at 99% confidence level, that the treatment of Covid-19 patients with hydroxychloroquine is effective in reducing the appearance of symptoms if used before or right after exposure to the virus. For 0 to 2 days after exposure to virus, the estimated relative reduction in symptomatic outcomes is 72% after 0 days, 48.9% after 1 day and 29.3% after 2 days. For 3 days after exposure, the estimated relative reduction is 15.7% but results are not statistically conclusive and for 4 or more days after exposure there is no statistical evidence that hydroxychloroquine is effective in reducing the appearance of symptoms. Our results show that the time elapsed between infection and the beginning of treatment is crucial for the efficacy of hydroxychloroquine as a treatment to Covid-19.

研究动机与目标

• 使用原始研究中未被充分利用的时间依赖性症状出现数据，重新分析Boulware等人临床试验的数据。
• 评估在病毒感染暴露后短时间内使用羟氯喹是否可降低症状性COVID-19的发病率。
• 确定羟氯喹作为预防干预措施最有效的用药时间窗口。
• 基于症状发病率随时间变化的回归分析，提供羟氯喹疗效的统计证据。

提出的方法

• 本研究重新分析了Boulware等人试验中的时间依赖性症状出现数据，该试验记录了暴露后多个时间点的症状发生情况。
• 应用简单线性回归模型，评估暴露后时间与治疗组和安慰剂组症状发病率之间的关系。
• 分析聚焦于暴露后不同时间间隔（0–4+天）的症状相对风险降低情况。
• 统计显著性在99%置信水平下进行评估，以判断疗效。
• 将本研究结果与原始分析进行对比，原始分析使用Fisher精确检验对聚合数据进行分析，未考虑时间分辨率。
• 结果以相对风险降低值及其99%置信区间报告，以量化治疗效果随时间的变化。

实验结果

研究问题

• RQ1 在病毒感染暴露后0–2天内使用羟氯喹，是否可降低症状性COVID-19的发病率？
• RQ2 若在暴露后3天开始使用羟氯喹，是否可观察到症状出现的统计学显著减少？
• RQ3 当治疗在暴露后4天或更长时间开始时，羟氯喹的疗效是否减弱？
• RQ4 从病毒感染暴露到治疗启动的时间间隔如何影响症状发生的风险？
• RQ5 与原始聚合数据分析相比，时间依赖性回归模型是否能更准确捕捉预防性羟氯喹的疗效？

主要发现

• 在暴露当天（第0天）使用羟氯喹，与症状发生相关的相对风险降低72%，置信水平为99%。
• 在暴露后1天开始治疗，症状病例的相对减少为48.9%，在99%置信水平下具有统计学显著性。
• 在暴露后2天开始治疗，估计的相对风险降低为29.3%，同样在99%置信水平下显著。
• 在暴露后3天开始治疗，相对风险降低为15.7%，但结果未达到统计学上的明确结论。
• 当治疗在暴露后4天或更长时间开始时，无统计学证据支持羟氯喹的疗效。
• 从病毒感染暴露到治疗启动所经过的时间，是决定羟氯喹预防效果的关键因素。