Cardiovascular effects of urate-lowering therapies in patients with chronic gout: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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) | 0,019 | 0,004 |
| 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 découle