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Enregistrement W2916765119 · doi:10.1016/j.urology.2019.02.005

The Relative Efficacy and Safety of Mirabegron and OnabotulinumtoxinA in Patients With Overactive Bladder who Have Previously Been Managed With an Antimuscarinic: A Network Meta-analysis

2019· review· en· W2916765119 sur OpenAlexaff
Greta Lozano‐Ortega, David Walker, Basia Rogula, Alison Deighton, Karissa Johnston, Neil Hawkins, Roger R. Dmochowski

Notice bibliographique

RevueUrology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Bladder and Prostate Research
Établissements canadiensBroadcom (Canada)Vancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesAstellas Pharma Global DevelopmentAstellas Pharma
Mots-clésMirabegronMedicineOveractive bladderMeta-analysisUrologyRandomized controlled trialUrinary incontinenceSafety profileInternal medicineAdverse effectAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare the efficacy and safety of mirabegron and onabotulinumtoxinA in the management of treatment-experienced patients with overactive bladder. METHODS: The network meta-analysis was based on evidence from a systematic literature review of randomized controlled trials and a post-hoc analysis of treatment-experienced subpopulations from mirabegron studies. RESULTS: Nineteen trials described in 21 publications were included. CONCLUSION: Overall, compared to mirabegron, there was some evidence that onabotulinumtoxinA was associated with improved outcomes, including reductions in the number of micturitions in a 24-hour period, and the number of incontinence episodes. However, mirabegron was associated with a lower risk of urinary tract infections compared with onabotulinumtoxinA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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