The potential interaction between clopidogrel and proton pump inhibitors: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recently, several publications have investigated a possible drug interaction between clopidogrel and proton pump inhibitors (PPIs), and regulatory agencies have issued warnings despite discordant study results. In an attempt to clarify the situation, we performed a systematic review with a critical analysis of study methodologies to determine whether varying study quality (that is, bias) could explain the discordant results. METHODS: A systematic review of all studies reporting clinical outcomes was performed using an electronic literature search of the MEDLINE and EMBASE databases, abstracts from the major cardiology conferences and a hand-search of bibliographies from identified articles. Each study was evaluated for its risk of bias according to a prespecified quality measure scale. RESULTS: A total of 18 studies were identified. Ten of 13 studies judged to be of low scientific quality reported a statistically positive interaction between clopidogrel and the general class of PPIs, and each concluded this was likely a clinically meaningful effect. None of the five studies judged to be of moderate or high quality reported a statistically significant association. Multiple sources of heterogeneity (that is, different populations, outcomes assessed, drug exposure methods and study quality) prevented a formal quantitative analysis of all studies. An increased risk of bias was observed in the positive studies, resulting in an inverse correlation between study quality and a reported statistically positive interaction (10/13 versus 0/5; P = p = 0.007). There was also no clinical evidence for a positive interaction according to specific PPIs. CONCLUSION: The observed association between clopidogrel and PPIs is found uniquely in studies judged to be of low quality and with an increased risk of bias. High-quality evidence supporting a clinically significant clopidogrel/PPI interaction is presently lacking.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,001 |
| 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 ».