Colchicine for the Primary and Secondary Prevention of Pericarditis: An Update
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the efficacy and safety of colchicine as primary and secondary prophylaxis for pericarditis. DATA SOURCES: We searched MEDLINE, EMBASE, PubMed, BIOSIS Previews, International Pharmaceutical Abstracts, Web of Science, and CENTRAL for controlled studies from database inception date to July 2009. Search terms included colchicine, pericarditis, and postpericardiotomy syndrome (PPS). STUDY SELECTION AND DATA EXTRACTION: Prospective, randomized, controlled trials investigating the use of colchicine in preventing pericarditis were included. Data extracted included design, inclusion criteria, demographics, interventions, background therapy, and pericarditis-related clinical outcomes. DATA SYNTHESIS: Data were synthesized qualitatively, given variable study designs. Three trials were identified. A single trial examining primary prevention evaluated the use of colchicine versus placebo for preventing PPS in patients undergoing cardiopulmonary bypass grafting. No significant reduction in PPS was found. Two studies examined secondary prevention of pericarditis, comparing colchicine plus aspirin versus aspirin alone. One study examined using these comparators to treat a first episode of pericarditis. After 3 months, there was a significant reduction in recurrent pericarditis with colchicine plus aspirin (11.7% vs 33%; p = 0.009). Another study examined this same regimen in recurrent pericarditis, finding a significant reduction in recurrence after 6 months (21% vs 45%; p = 0.02). CONCLUSIONS: Despite limitations in study designs, current evidence suggests a role for colchicine in the secondary prophylaxis for recurrent pericarditis. The evidence for use of colchicine as primary prophylaxis in PPS is indeterminate; therefore, colchicine cannot be recommended routinely. While colchicine should be recommended for the prevention of recurrent pericarditis, questions regarding the optimal regimen and long-term safety profile need to be further elucidated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».