Safety and effectiveness of everolimus compared with sirolimus and tacrolimus in preventing kidney transplantation rejection: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Everolimus is an immunosuppressive agent with a novel mode of action but has a different clinical role with calcineurin inhibitors (CNI). The aim of this study was to evaluate the safety and effectiveness of everolimus compared with sirolimus and tacrolimus in preventing kidney transplantation rejection. Methods: Search was conducted for finding randomized clinical trials (RCT) until the end of 2013 in main databases include Cochrane, Medline and other related databases in February 2014. To find the ongoing trials two databases were searched (Clinicaltrial.gov and irct.ir/fa/). Two independent reviewers checked studies for quality and eligibility and finally extracted the data. Data extraction was performed using Cochrane data extraction form for clinical trial. Discrepancies were resolved via consultation with third person. The studies examined in term of heterogeneity with I2 and Chi-square test. The mata-analysis was carried out using RevMan 5.2 (Wintertree Software Inc, Ontario, Canada) when there was homogeneity. Results: Finally, seven reports from six RCTs included in this study. All reports were in english language and total numbers of participant in these studies were 824. No studies were found in comparison of everolimus and sirolimus and all seven reports were combination of everolimus, tacrolimus and other relative drugs. Follow up time of studies were different from 6 to 36 months. Due to the heterogeneity of included studies, only two studies were entered into meta-analysis. The recorded mean values for glomerular filtration rate, serum creatinine and creatinine clearance were between 60-80 ml/min, 50 to 80 ml/min and 1.2 to 1.9 mg/dl respectively. The results of meta-analysis in three outcomes include; serum creatinine, creatinine clearance and glomerular filtration rate were significantly in favor of low dose tacrolimus plus everolimus. Conclusion: In general, everolimus showed better results in combination with tacrolimus. Given the available evidence in this study, everolimus in combination with low dose tacrolimus showed better safety and effectiveness in preventing kidney transplantation rejection.
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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 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,051 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».