Commentary: what is the optimal <scp>PPI</scp> dosing following endoscopic haemostasis in acute ulcer bleeding?
Notice bibliographique
Résumé
We commend Chen et al. on a well-reported randomised controlled trial (RCT) addressing a persistent controversy in the management of ulcer bleeding.1 The trial avoided two main limitations of most previous RCTs: the authors excluded patients exhibiting low-risk endoscopic stigmata, and adopted efficacious endoscopic therapy.2, 3 Unfortunately methodological shortcomings remain. Was the method of blinding adequate, and how was it implemented? This aspect is critical when assessing risk of bias and RCT validity. The comparator dose used was very low but may be adequate in this population.4 The main limitation is the lack of statistical power. Indeed, the observed difference in re-bleeding rates of 1% carries wide 95% confidence intervals (–5.6% to +7.6%), compatible with clinically important differences in either direction. A recent Cochrane systematic review (13 studies, 1727 patients), comparing ‘high-dose’ PPI to other regimens, found no statistically significant differences in clinical outcomes.5 However, as the overall quality of evidence ranged from ‘very low’ to ‘low’, mainly due to high risk of bias and imprecision, even these better powered summary results are inconclusive, and do not provide evidence for therapeutic equivalence.2, 3 Such considerations motivated the recent recommendations by an international consensus group, favouring a high-dose intravenous PPI regimen in patients with high-risk endoscopic stigmata after endoscopic haemostatic therapy until better quality data come to light,6 especially when considering the risk-benefit ratio of PPIs for this indication, and the demonstrated cost-effectiveness of the high-dose approach compared to not using a PPI acutely.7-9 The suggestion that H. pylori presence may be associated with decreased re-bleeding is biologically plausible and requires confirmation. In conclusion, this study unfortunately does not provide decisive data, but may be useful when included in future meta-analyses to determine the optimal PPI dosing when managing patients with ulcer bleeding. Declaration of personal interests: Alan Barkun is a consultant for AstraZeneca, Takeda Canada, Boston Scientific Inc. and Olympus Canada, and received research funding from Boston Scientific Inc. and Cook. Grigorios I. Leontiadis has received research funding from AstraZeneca. Declaration of funding interests: None.
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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 | 0,014 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,044 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,014 |
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 ».