Corticosteroid or Nonsteroidal Antiinflammatory Drugs for the Treatment of Acute Gout: A Systematic Review of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Nonsteroidal antiinflammatory drugs (NSAID) are used as first-line agents to treat acute gout. Recent trials suggest a possible first-line role for corticosteroids. METHODS: We conducted a metaanalysis of randomized controlled trials (RCT) evaluating corticosteroid versus NSAID therapy (nonselective and selective) as treatment for acute gout. MEDLINE, EMBASE, and CENTRAL were systematically searched through August 2016. Outcomes included pain, bleeding, joint swelling, erythema, tenderness, activity limitation, response to therapy, quality of life, time to resolution, supplementary analgesics, and adverse events. Evidence quality was summarized using the GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation) system. RESULTS: Six eligible trials (817 patients) were identified. The mean study followup was 15 days (range 4-30). Risks of bias were generally low. In low- to moderate-quality evidence, corticosteroids did not have different effects on pain score at < 7 days [standardized mean difference (SMD) -0.09, 95% CI -0.26 to 0.08] or at ≥ 7 days (SMD 0.32, 95% CI -0.27 to 0.92) when compared with NSAID. There was no evidence of different risks of gastrointestinal bleeding [relative risk (RR) 0.09, 95% CI 0.01-1.67]. There was no evidence of different responses to therapy on pain at < 7 days (RR 1.07, 95% CI 0.80-1.44) and ≥ 7 days, time to disease resolution, or number of supplementary analgesics used (MD 2.10 drugs, 95% CI -1.01 to 5.21). There was a lower risk of indigestion (RR 0.50, 95% CI 0.27-0.92), nausea (RR 0.25, 95% CI 0.11-0.54), and vomiting (RR 0.11, 95% CI 0.02-0.56) with corticosteroid therapy. CONCLUSION: There is no evidence that corticosteroids and NSAID have different efficacy in managing pain in acute gout, but corticosteroids appear to have a more favorable safety profile for selected adverse events analyzed in existing RCT.
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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 | 0,028 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,062 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».