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Enregistrement W2902007237 · doi:10.1002/jcsm.12344

Introducing the ‘Drucebo’ effect in statin therapy: a systematic review of studies comparing reported rates of statin‐associated muscle symptoms, under blinded and open‐label conditions

2018· review· en· W2902007237 sur OpenAlexaff
Peter E. Penson, G.B. John Mancini, Peter P. Tóth, Seth S. Martin, Gerald F. Watts, Amirhossein Sahebkar, Dimitri P. Mikhailidis, Maciej Banach

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatinMedicineOpen labelPhysical therapyInternal medicinePhysical medicine and rehabilitationClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The 'placebo effect' and 'nocebo effect' are phenomena whereby beneficial (placebo) or adverse (nocebo) effects result from the expectation that an inert substance will relieve or cause a particular symptom. These terms are often inappropriately applied to effects experienced on drug therapy. Quantifying the magnitude of placebo and nocebo effects in clinical trials is problematic because it requires a 'no treatment' arm. To overcome the difficulties associated with measuring the nocebo effect, and the fact that its definition refers to inert compounds, rather than drugs, we introduce the concept of 'drucebo' (a combination of DRUg and plaCEBO or noCEBO) to relate to beneficial or adverse effects of a drug, which result from expectation and are not pharmacologically caused by the drug. As an initial application of the concept, we have estimated the contribution of the drucebo effect to statin discontinuation and statin-induced muscle symptoms by performing a systematic review of randomized controlled trial of statin therapy. METHODS: This preferred reporting items for systematic reviews and meta-analysis-compliant systematic review was prospectively registered in PROSPERO (CRD42017082700). We searched PubMed and Cochrane Central from inception until 3 January 2018 using a search strategy designed to detect studies including the concepts (Statins AND Placebo AND muscle pain). We included studies that allowed us to quantify the drucebo effect for adverse muscle symptoms of statins by (i) comparing reported rates of muscle symptoms in blinded and unblinded phases of randomized controlled trials and (ii) comparing rates of muscle symptoms at baseline and during blinded therapy in trials that included patients with objectively confirmed statin intolerance at baseline. Extraction was performed by two researchers with disagreements settled by a third reviewer. RESULTS: Five studies allowed the estimation of the drucebo effect. All trials demonstrated an excess of side effects under open-label conditions. The contribution of the drucebo effect to statin-associated muscle pain ranged between 38% and 78%. The heterogeneity of study methods, outcomes, and reporting did not allow for quantitative synthesis (meta-analysis) of the results. CONCLUSIONS: The drucebo effect may be useful in evaluating the safety and efficacy of medicines. Diagnosis of the drucebo effect in patients presenting with statin intolerance will allow restoration of life-prolonging lipid-lowering therapy. Our study was limited by heterogeneity of included studies and lack of access to individual patient data. Further studies are necessary to better understand risk factors for and clinical management of the drucebo effect.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,185
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,185
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,019
Bibliométrie0,0170,015
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations109
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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