Review of pharmacotherapeutic treatments for primary sclerosing cholangitis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The objective of this review was to evaluate pharmacotherapeutic treatments for primary sclerosing cholangitis (PSC) through a literature search of current published data. A review of the current clinical data for each treatment is discussed. METHODS: We conducted a systematic literature search for articles using EMBASE (1980 to April 1, 2018), and MEDLINE (1948 to April 1, 2018) using Ovid, to identify studies investigating various therapies in PSC. Search terms included the following: primary sclerosing cholangitis, cholangitis, sclerosing cholangitis; ursodeoxycholic acid, glucocorticoids, cyclosporine, tacrolimus, methotrexate, azathioprine, 6-mercaptopurine, penicillamine, anti-TNF, antibiotics, and probiotics. We also performed a review of current clinical trials using ClinicalTrials.gov. We considered for review relevant studies published in English, pilot studies, and randomized controlled trials involving human subjects. RESULTS: Therapies that have been investigated in the management of PSC include those used in search terms and others that were not included in our search parameters. Analysis of published data involving each therapy was explored and none have shown any sustained, significant benefit in the treatment of PSC. In terms of relevance to patient care and clinical practice, this review evaluates and compares various pharmacotherapeutic treatments for PSC where liver transplantation remains the only definitive treatment. CONCLUSIONS: To date, no clinical study of any drug has demonstrated effectiveness in terms of survival benefit or a decreased need for liver transplantation. More clinical studies are needed, and patients need to be adequately informed before any medical therapy for PSC is undertaken.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».