Nintedanib, Pirfenidone and Pirfenidone Versus Nintedanib: A Systematic Review And Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Patients with idiopathic pulmonary fibrosis have a poor overall prognosis. Only nintedanib and pirfenidone have been shown to reduce mortality. Objective: This systematic review and meta-analysis aims to assess the efficacy of nintedanib, pirfenidone, and pirfenidone vs nintedanib on patient important outcomes. Methods: Randomized trials 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 relative risk (RR), standardized mean difference (SMD) and mean difference (MD).Results: A total of 13 studies were included. Both nintedanib [RR 0.63 (0.47,0.85); moderate certainty] and pirfenidone [RR 0.68 (0.47,0.99); moderate certainty] probably reduce all-cause mortality when compared to placebo, but only nintedanib [SMD 0.47 (0.34, 0.60); high certainty] reduces change in FVC. Nintedanib [RR 0.69 (0.48,0.99); moderate certainty],but not pirfenidone probably reduces acute exacerbations or hospitalizations compared to placebo. Compared with placebo, neither nintedanib nor pirfenidone increased risk of drug discontinuation due to adverse effect but there is probably risk of patient drug discontinuation with pirfenidone compared to nintedanib [RR 4.34 (1.72 to 10.98); moderate certainty].Conclusion: Both nintedanib and pirfenidone probably reduce all-cause mortality. Nintedanib is probably more tolerable to pirfenidone in regard to compliance and may be more effective than pirfenidone in reducing mortality rate and in slowing disease progression. Larger head to head randomized trials are needed.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| 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 ».