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Enregistrement W2921364453 · doi:10.14309/00000434-201010001-00259

Thiazolidinediones and Nonalcoholic Steatohepatitis (NASH): A Metaanalysis

2010· article· en· W2921364453 sur OpenAlexaff
KaruppanChetty Muthiah, Melissa Kelley, John Fardy

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePioglitazoneRosiglitazoneInternal medicineMeta-analysisSteatosisPlaceboSubgroup analysisRandomized controlled trialJadad scaleThiazolidinedioneGastroenterologyCochrane LibraryEndocrinologyPathologyType 2 diabetesDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To evaluate the efficacy of thiazolidinediones in the treatment of NASH using evidence from randomized controlled trials (RCTs). Methods: The Cochrane database and PubMed were searched for published trials that compared the efficacy of thiazolidinediones versus placebo in the treatment of NASH up to May 2010. Unpublished data was searched from meeting abstracts. Patient demographics, inclusion and exclusion criteria, number of study participants, study drug, dosage and duration, as well as primary, secondary and adverse outcomes were extracted. The methodological quality of the studies was assessed using the Jadad scoring system. The histological parameters examined were steatosis, parenchymal and portal inflammation, hepatocyte injury and fibrosis. Meta-analysis was carried out using Comprehensive Meta Analysis software. A fixed effects model was utilized. P-values of less than 0.05 were considered significant for the pooled estimates of treatment effect and less than 0.1 for the χ2 test of homogeneity. A subgroup analysis was carried out for trials of pioglitazone. Results: Four RCTs, three with pioglitazone and one with rosiglitazone, comprising a total of 335 subjects, were included in the final meta-analysis. Both pioglitazone and rosiglitazone showed improvement in steatosis, pooled OR 3.595 (P<0.001) and inflammation, pooled OR 2.61 (P<0.001). There was no significant heterogeneity of treatment effect. The subgroup analysis of only pioglitazone trials showed similar results for steatosis and inflammation. There was significant heterogeneity of treatment effect for necrosis (P=0.081). All three trials of pioglitazone showed statistically significant improvement in necrosis while the rosiglitazone trial showed a nonsignificant result-favoring placebo. This heterogeneity of treatment effect made the pooled result difficult to interpret. The subgroup analysis of pioglitazone trials showed no significant heterogeneity (P=0.465) and a statistically significant improvement in necrosis, pooled OR 2.42 (P=0.001). All three pioglitazone trials showed improvement in fibrosis. The rosiglitazone trial showed no effect. The pooled OR was 1.61 (P=0.051) with no significant heterogeneity. The subgroup analysis of pioglitazone trials showed a similar but slightly more pronounced effect with a pooled OR 1.72 (P=0.037) with no significant heterogeneity. Conclusion: In patients with NASH, hepatic steatosis and inflammation appear to improve after treatment with both pioglitazone and rosiglitazone. Necrosis and fibrosis appear to improve after treatment with pioglitazione but not rosiglitazone, however this sub-group analysis should be interpreted with caution due to the small number of trials.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,061
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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