A Meta-Analysis of Six Placebo-Controlled Trials of Thiazolidinedione Therapy for HIV Lipoatrophy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the impact of thiazolidinediones (TZD) on changes in limb fat mass in HIV-infected individuals, particularly in those not receiving a thymidine analogue. METHODS: Individual patient data from placebo-controlled, randomized trials of rosiglitazone (n = 5) or pioglitazone (n = 1) were combined. Generalized estimating equation (GEE) models were used to estimate the treatment effect on changes in limb fat mass. RESULTS: In the combined dataset of 427 patients, the baseline median age was 45 years, 86% were male, 80% were Caucasian, 63% were receiving stavudine (d4T) or zidovudine (AZT), 66% were on protease inhibitors, and median body mass index was 23 kg/m(2). In a univariate GEE model, TZD was associated with an increase in limb fat mass (coeff = 0.14 kg vs placebo, P = .04). In a multivariable GEE model, patients receiving pioglitazone had significantly higher limb fat mass gains (coeff = 0.35 kg, P < or = .01) compared to patients receiving placebo, while patients on rosiglitazone did not (coeff = 0.05 kg, P = .48). Interactions between thymidine analogue use and rosiglitazone and pioglitazone were not significant. CONCLUSIONS: In this meta-analysis, pioglitazone therapy was more effective than placebo to increase limb fat mass whereas rosiglitazone was not significantly better than placebo. The effectiveness of these drugs did not vary according to whether the patients were receiving thymidine analogues.
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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 | 0,017 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| 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 ».