Sildenafil for idiopathic pulmonary fibrosis: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Patients with idiopathic pulmonary fibrosis have a poor overall prognosis and there are few evidence based drug therapies that reduce mortality. Objective: This systematic review and meta-analysis aims to assess whether sildenafil reduces mortality, reduces disease progression and the adverse side effects associated with it. Methods: In this review, randomized controlled studies (RCTs) were retrieved from MEDLINE, Cochrane, and EMBASE. The primary outcome was mortality. The secondary outcomes included change in FVC, acute exacerbations and hospitalizations and adverse drug effects leading to discontinuation. We used an inverse variance random effects meta-analysis method to calculate pooled odds ratio (OR) and standardized mean difference (SMD). Results: A total of 4 studies were included. Sildenafil probably reduces mortality when compared to placebo or to standard care, [OR 0.63 (0.38,1.03), I2=0%]. Pooled results showed sildenafil does not alter the rate of change of FVC [SMD 0.02 (-0.14,0.18)], or DLCO [SMR -0.01 (-0.18,0.17)], I2=0]. Pooled results showed sildenafil may not reduce the number of hospitalizations or acute exacerbations, [OR 1.06 (0.67,1.67)], I2= 0]. There was no significant difference in drug discontinuation due to adverse effects when comparing sildenafil to the control group, [OR 0.79 (0.56, 1.11)], I2=0]. Conclusion: Sildenafil probably reduces all-cause mortality in IPF patients. More studies need to be done in order to confirm the magnitude and reliability of the point estimate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».