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Enregistrement W3035483123 · doi:10.1186/s12877-020-01607-7

Safety of pharmacologic interventions for neuropsychiatric symptoms in dementia: a systematic review and network meta-analysis

2020· review· en· W3035483123 sur OpenAlexafffund
Jennifer Watt, Zahra Goodarzi, Areti Angeliki Veroniki, Vera Nincic, Paul A. Khan, Marco Ghassemi, Yuan Thompson, Yonda Lai, Victoria Treister, Andrea C. Tricco, Sharon E. Straus

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthAlberta Children's HospitalUniversity of TorontoUniversity of CalgarySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésMedicineDementiaMeta-analysisPsychological interventionRehabilitationSystematic reviewPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMEDLINEPsychiatryGerontologyDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prescribing trends suggest that pharmacologic alternatives to antipsychotics are gaining in popularity, but randomized trial (RCT) data of their comparative safety is scarce. Our objective was to describe the comparative safety of pharmacologic interventions for treating neuropsychiatric symptoms in dementia. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, CENTRAL, CINAHL, and PsycINFO, from inception to May 28, 2019, for studies of pharmacologic interventions used to treat neuropsychiatric symptoms in dementia. Dementia care partners selected fracture risk as our primary outcome. Pairs of reviewers, working independently, conducted all study screening, data abstraction, and risk of bias appraisal. We conducted Bayesian random-effects network meta-analyses (NMAs) using data from RCTs to derive odds ratios (ORs). In secondary analyses, we conducted frequentist random-effects NMAs using data from RCTs and Bayesian three-level hierarchical random-effects NMAs incorporating data from RCTs and non-randomized studies. RESULTS: Our systematic review included 209 randomized and non-randomized studies (889,378 persons with dementia). In NMAs of data from randomized trials, there were no increased odds of fracture associated with any intervention in primary analyses; however, data were sparse. We found increased odds of cerebrovascular events associated with antipsychotics (odds ratio [OR] 2.12, 95% credible interval [CrI] 1.29 to 3.62; number needed to harm [NNH] = 99) and increased odds of falls associated with dextromethorphan-quinidine (OR 4.16, 95% CrI 1.47 to 14.22; NNH = 55) compared to placebo in persons with dementia. In a subgroup of persons with Alzheimer disease, antipsychotics were associated with increased odds of fracture compared to anticonvulsants (OR 54.1, 95% CrI 1.15 to 38,300; NNH = 18). In older persons (mean age ≥ 80 years) with dementia, anticonvulsants were associated with increased odds of death compared to placebo (OR 8.36, 95% CrI 1.17 to 203.4; NNH = 35) and antipsychotics were associated with increased odds of death compared to antidepressants (OR 5.28, 95% CrI 1.06 to 3.51; NNH = 47). CONCLUSION: Although antipsychotics were associated with greater harm than antidepressants and anticonvulsants in subgroups of persons with dementia, medications used in lieu of antipsychotics for treating neuropsychiatric symptoms in dementia, such as anticonvulsants and dextromethorphan-quinidine, were also associated with harm. Decision-making concerning treatments prescribed in lieu of antipsychotics should include potential harms. PROSPERO REGISTRATION: CRD42017050130.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,007
Bibliométrie0,0010,005
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)0,0000,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations59
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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