Cardiovascular effects of urate-lowering therapies in patients with chronic gout: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To determine if urate-lowering treatment (ULT) in gout can reduce cardiovascular (CV) outcomes. Methods: Randomized trials were searched for treatment with ULT in gout. Eligible trials had to report CV safety of a ULT. Potential medications included allopurinol, febuxostat, pegloticase, rasburicase, probenecid, benzbromarone, sulphinpyrazone, losartan, fenofibrate and sodium-glucose linked transporter 2 inhibitors. Results: A total of 3084 citations were found, with 642 duplicates. After the primary screen, 35 studies were selected for review. Several trials did not report CV events. Six were not randomized controlled trials (RCTs). Four studies reported no events in either intervention arm while the other four had 40 events in the febuxostat group ( n = 3631) and 5 in allopurinol group ( n = 1154). Overall, the pooled analysis did not show a significant difference between the two [febuxostat vs allopurinol: relative risk (RR) 1.69 (95% CI 0.54, 5.34), P = 0.37]. CV events did not decrease over time. Comparing shorter studies (<52 weeks) to longer ones did not reveal any statistical differences. However, in long-term studies with febuxostat vs allopurinol, results were nearly significant, with more CVE occurring with febuxostat treatment. Comparing any ULT to placebo (eight studies, n = 2221 patients) did not demonstrate a significant difference in non-Anti-Platelet Trialists' Collaboration events [any ULT vs placebo: RR 1.47 (95% CI 0.49, 4.40), P = 0.49] or all-cause mortality [any ULT vs placebo: RR 1.45 (95% CI 0.35, 5.77), P = 0.60]. Conclusion: RCT data do not suggest differences in CV events among ULTs in gout. Trials had few events despite high-risk patients being enrolled and may have been too short to show CV reduction by controlling inflammatory attacks and lowering uric acid.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».