Canadian consensus guidelines on long‐term nonsteroidal anti‐inflammatory drug therapy and the need for gastroprotection: benefits versus risks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) are widely used, but are not without risks. AIM: To provide evidence-based management recommendations to help clinicians determine optimal long-term NSAID therapy and the need for gastroprotective strategies based on an assessment of both gastrointestinal (GI) and cardiovascular (CV) risks. METHODS: A multidisciplinary group of 21 voting participants revised and voted on the statements and the strength of evidence (assessed according to GRADE) at a consensus meeting. RESULTS: An algorithmic approach was developed to help manage patients who require long-term NSAID therapy. The use of low-dose acetylsalicylic acid in patients with high CV risk was assumed. For patients at low GI and CV risk, a traditional NSAID alone may be acceptable. For patients with low GI risk and high CV risk, full-dose naproxen may have a lower potential for CV risk than other NSAIDs. In patients with high GI and low CV risk, a COX-2 inhibitor plus a proton pump inhibitor (PPI) may offer the best GI safety profile. When both GI and CV risks are high and NSAID therapy is absolutely necessary, risk should be prioritized. If the primary concern is GI risk, a COX-2 inhibitor plus a PPI is recommended; if CV risk, naproxen 500 mg b.d. plus a PPI would be preferred. NSAIDs should be used at the lowest effective dose for the shortest possible duration. CONCLUSION: More large, long-term trials that examine clinical outcomes of complicated and symptomatic upper and lower GI ulcers are needed.
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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 | 0,029 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».