A Systematic Review and Meta-Analysis of Deferiprone Monotherapy and in Combination with Deferoxamine for Reduction of Iron Overload in Chronically Transfused Patients with β-Thalassemia
Notice bibliographique
Résumé
β-Thalassemia major (β-TM) patients require life-long blood transfusions, resulting in iron overload with multi-organ morbidity and mortality. Evidence from small randomized controlled trials (RCTs) published to date for deferiprone (DFP) monotherapy or in combination with deferoxamine (DFO) is unclear. We summarized evidence on the efficacy of DFP monotherapy compared to DFO, and DFP-DFO combination therapy compared to DFP or DFO monotherapy in chronically transfused β-TM. We searched four electronic databases and examined the grey literature. Two authors independently assessed trial quality and extracted data. We calculated the relative risk for dichotomous outcomes and mean difference (MD) for continuous outcomes. We identified 15 RCTs (1003 participants) that met the inclusion criteria. Deferiprone was more efficacious than DFO in improving cardiac ejection fraction [MD 2.88, 95% CI (95% confidence interval) 1.12 to 4.64, p = 0.001) and endocrine dysfunction (MD 0.09, 95% CI 0.08 to 0.10, p < 0.00001). The DFP-DFO combination therapy was more efficacious than DFP or DFO monotherapy in improving cardiac ejection fraction (MD 5.67, 95% CI 1.32 to 10.02, p = 0.008). There was no significant difference in all other outcomes examined. Meta-analysis on changes in myocardial iron content was not possible due to differences in data presentation. The quality of evidence for all outcomes was low. There is currently insufficient evidence to show that DFP is superior to DFO in the treatment of iron overload. The use of DFP must be weighed against the potential side-effects, patient compliance and preference. Large RCTs with clinically relevant outcomes are required.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».