Risk of heart failure and edema associated with the use of pregabalin: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregabalin is used in the treatment of postherpetic neuralgia, diabetic neuropathic pain, partial seizures, anxiety disorders and fibromyalgia. Recognized adverse effects associated with its use include cognitive impairment, somnolence and dizziness. Heart failure associated with pregabalin has been described, however the strength of this association has not been well characterized. To examine this further, we will conduct a systematic review of the risk of heart failure and edema associated with use of pregabalin. METHODS/DESIGN: We will include all studies (experimental, quasi-experimental, observational, case series/reports, drug regulatory reports) that examine the use of pregabalin compared to placebo, gabapentin or conventional care. Our primary outcome is heart failure and the secondary outcomes include edema and weight gain. We will search electronic databases (MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials), and grey literature sources (trial registries, conference abstracts) to identify relevant studies. To ensure literature saturation, we will contact drug manufacturers, conduct forward citation searching, and scan the reference lists of key articles and included studies. We will not restrict inclusion by language or publication status.Two reviewers will screen citations (titles and abstracts) and full-text articles, conduct data abstraction, and appraise risk of bias. Random-effects meta-analysis will be conducted if the studies are deemed heterogeneous in terms of clinical, statistical and methodological factors but still suitable for meta-analysis. CONCLUSIONS: The results of this review will assist physicians to better appreciate pregabalin's risk for edema or congestive heart failure and will be pertinent to the thousands of patients worldwide who are administered this medication.Our protocol was registered in the PROSPERO database (CRD42012002948).
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».