Sequential therapy – more studies are still required
Notice bibliographique
Résumé
We read the randomised controlled trial (RCT) by Kim et al. with great interest.1 This demonstrated that 10-day sequential therapy was as safe as, and more efficacious than, 14-day standard triple therapy as first line eradication regimen for H. pylori in Korea. These results are consistent with those of systematic reviews and meta-analyses of previous RCTs.2, 3 However, the majority of these had been performed in Italy,4 hence the importance of the current data. Moreover, the authors should be commended on choosing a ‘worthy’ comparator, namely 14-day triple therapy. To our knowledge, apart from two other RCTs,5, 6 all previous trials have compared the 10-day sequential therapy to either a 7- or 10-day triple regimen, both of which would be expected to perform suboptimally. Nevertheless, in our opinion, the results should be interpreted with caution. The study was described as ‘single-blind’, but it is unclear who was blinded, and for which outcome. The assessment of H. pylori status at entry (single rapid urease test for the majority) and post-treatment (single urea breath test) was not as rigorous as experts have recommended.7 There was no mention of prospective trial registration, and no justification was provided for enrolling a further 199 patients in addition to the a priori calculated sample size of 210 (suggestive of continued enrolment until the desired level of statistical significance was reached). Furthermore, the absence of pre-treatment antimicrobial resistance data in this study limits generalisability of the results to other populations. Overall, despite existing limitations, the study by Kim et al. provides much needed data on sequential therapy from Asia. However, a recent study from Latin America did not concur with these results.5 Thus, there is still an unmet need for high-quality RCTs assessing sequential therapy, especially in North America and Northern Europe. Declaration of personal interests: GL has served as a consultant for AstraZeneca. Declaration of funding interests: GL has received research funding from AstraZeneca.
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 | 0,165 | 0,266 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,013 |
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 ».