Desmopressin Withdrawal Strategy for Pediatric Enuresis: A Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: A high relapse rate after discontinuation of desmopressin treatment of pediatric enuresis is consistently reported. Structured withdrawal strategies have been used to prevent relapse. OBJECTIVE: To assess the efficacy of a structured withdrawal strategy of desmopressin on the relapse-free rate for desmopressin responder pediatric enuresis. DATA SOURCES: Systematic literature search up to November 2015 on Medline, Embase, Ovid, Science Direct, Google Scholar, Wiley Online Library databases, and related references without language restriction. STUDY SELECTION: Related clinical trials were summarized for systematic review. Randomized controlled trials on the efficacy of structured versus abrupt withdrawal of desmopressin in sustaining relapse-free status in pediatric enuresis were included for meta-analysis. DATA EXTRACTION: Eligible studies were evaluated according to Cochrane Collaboration recommendations. Relapse-free rate was extracted for relative risk (RR) and 95% confidence interval (CI). Effect estimates were pooled via the Mantel-Haenszel method with random effect model. RESULTS: Six hundred one abstracts were reviewed. Four randomized controlled trials (total 500 subjects) of adequate methodological quality were included for meta-analysis. Pooled effect estimates compared with the abrupt withdrawal, structured withdrawal results to a significantly better relapse-free rate (pooled RR: 1.38; 95% CI, 1.17-1.63; P = .0001). Subgroup analysis for a dose-dependent structured withdrawal regimen showed a significantly better relapse-free rate (pooled RR: 1.48; 95% CI, 1.21-1.80; P = .0001). LIMITATIONS: The small number of studies included in meta-analysis represents a major limitation. CONCLUSIONS: Structured withdrawal of desmopressin results in better relapse-free rates. Specifically, the dose-dependent structured withdrawal regimen showed significantly better outcomes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».