Mortality in Patients With Gout Treated With Allopurinol: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Urate-lowering therapy (predominantly allopurinol) is highly effective as a treatment for gout, but its wider long-term effects remain unclear. This systematic review and meta-analysis aimed to ascertain the association between mortality and the use of allopurinol in patients with gout. METHOD: Medline, Embase, CINAHL, and the Cochrane Library were searched from inception to August 2018. Articles eligible for inclusion used a cohort design and examined cardiovascular or all-cause mortality in patients diagnosed with gout and prescribed allopurinol. Information on study characteristics, design, sample size, and mortality risk estimates were extracted. Article quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Included articles were described in a narrative synthesis and, where possible, risk estimate data were pooled. RESULTS: Four articles reported a hazard ratio (HR) risk estimate for all-cause mortality in patients with gout using allopurinol, and 2 of these also reported cardiovascular mortality. Two articles found allopurinol to be protective in patients with gout, 1 found no statistically significant association, and 1 found no statistically significant effect of escalation of allopurinol dosage on all-cause or cardiovascular-related mortality. Data pooling was possible for all-cause mortality and found no association between allopurinol use in patients with gout and all-cause mortality compared to patients with gout not using allopurinol (adjusted HR 0.80 [95% confidence interval 0.60-1.05]). CONCLUSION: There was no significant association between all-cause mortality and allopurinol use in people with gout. However, the number of included studies was small, suggesting that further studies are needed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».