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Enregistrement W2988762460 · doi:10.1097/md.0000000000017266

Effects of sarpogrelate hydrochloride on peripheral arterial disease

2019· review· en· W2988762460 sur OpenAlexaff
Yun‐Xin Lu, Jiangmiao Li, Jiayi Xie, Qingliang Yu, Liang Liao

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Guangxi Zhuang Autonomous Region
Mots-clésMedicineCochrane LibraryTolerabilityRandomized controlled trialMeta-analysisAdverse effectDorsalis pedis arteryInternal medicineInclusion and exclusion criteriaPhysical therapyArteryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of our study was to assess the efficacy and safety of sarpogrelate hydrochloride by comparing the effects of sarpogrelate with conventional treatment on the improvement of symptoms in PAD patients. METHODS: The search was conducted in PubMed, Embase, Cochrane library database, CNKI, CBM for relevant randomized controlled trials (RCTs) before January 1st, 2019. Inclusion and exclusion of studies, assessment of quality, outcome measures, data extraction and synthesis were completed by two reviewers independently. The meta-analysis was performed with RevMan 5.3. RESULTS: Totally, 12 eligible RCTs were included in our analysis. Comparing the results of sarpogrelate group and control group, sarpogrelate significantly improved ankle-brachial index (ABI) levels (SMD = 0.05, [95%CI 0.20 to 0.74, P = .0005]), dorsalis pedis artery blood flow (MD = 0.16, [95%CI 0.09 to 0.23, P < .001]) and pain-free walking distance (PFWD) (MD = 201.86, [95%CI 9.34 to 394.38, P = .04]). The pooled analysis showed that a significant decrease in hsCRP (MD = -0.57, [95%CI -1.12 to -0.02, P = .04]) and IL-6 (MD = 1.48,[95%CI 0.39 to 2.56, P = .008]) was observed in the sarpogrelate treatment. CONCLUSION: Sarpogrelate was effective for improving the symptoms of PAD and showed good tolerability without significant adverse events.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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