Meta‐analysis: <i>Helicobacter pylori</i>‘test and treat’ compared with empirical acid suppression for managing dyspepsia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Which of Helicobacter pylori'test and treat' or empirical acid suppression should be preferred for the initial management of uncomplicated dyspepsia is controversial. Aim To conduct an individual patient data meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) of 'test and treat' vs. empirical acid suppression in adults with uncomplicated dyspepsia in primary care. METHODS: Investigators provided original data sets for analysis. Effect of management strategy on symptom status and dyspepsia-related resource use at 12-month follow-up was examined by pooling symptom and cost data to obtain relative risk (RR) of remaining symptomatic at 12 months and weighted mean difference (WMD) in costs between the two strategies with 95% confidence intervals (CI). RESULTS: We identified three eligible RCTs containing 1547 patients, 791 (51%) of whom were assigned to 'test and treat'. There was no difference detected in symptom-cure at 12 months (RR = 0.99; 95% CI: 0.95-1.03). There was a nonsignificant trend towards cost-savings with 'test and treat' (WMD in costs = - 28.91 pound; 95% CI: - 68.48 pound to 10.65 pound). CONCLUSIONS: There was little difference in symptom-resolution or costs between the two strategies. A combination of patient and physician preference should determine the initial approach to the management of uncomplicated dyspepsia.
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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 | 0,022 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,057 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».