An evidence‐based systematic review of the off‐label uses of lisinopril
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Lisinopril is an angiotensin-converting-enzyme inhibitor that is largely administered for off-label uses. This study aims to provide a comprehensive review of off-label uses of lisinopril to aid physicians to make evidence-based decisions. METHODS: The following bibliographic databases were searched from inception up to 30 March 2017: PubMed, EMBASE, the Cochrane Library, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Scopus, Ovid and Proquest. This systematic review sought all randomized trials conducted on adult individuals comparing lisinopril on its off-label uses with alternative drugs or placebos and reported direct or alternative clinical outcomes. Risk of bias assessment by using the Cochrane Collaboration risk-of-bias tool and quality evaluation took place. RESULTS: . Lisinopril offered better outcomes in comparison to other standard treatments of diabetic nephropathy. Other studies showed positive effects of lisinopril for migraine, prevention of diabetes, myocardial fibrosis, mitral valve regurgitation, cardiomyopathy in patients with Duchenne muscular dystrophy, oligospermia and infertility, and diabetic retinopathy. Conversely, the studies reported that lisinopril was ineffective for five other off-label uses. CONCLUSIONS: The identified studies showed that lisinopril was highly effective for proteinuric kidney disease with a minor but inconsiderable decrease in GFR. Positive effects of lisinopril were demonstrated in seven other off-label uses; however, lisinopril cannot be recommended as the first choice for these until further clinical trials confirm these positive effects.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,016 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».