Hypothalamic‐pituitary‐adrenal axis suppression and intranasal corticosteroid use: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intranasal corticosteroids (INCS) are used in the management of sinonasal conditions. Use of exogenous steroids can be associated with hypothalamic-pituitary-adrenal axis dysfunction and adrenal insufficiency (AI). We aimed to estimate the rate of AI after INCS use in a meta-analysis, stratified by steroid type and treatment duration. METHODS: Ovid Medline, Embase Classic, PubMed, Web of Science, and CINAHL databases were searched following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines to identify studies investigating INCS use and AI. AI was defined as morning serum cortisol <550 nmol/L and <80 nmol/L with and without adrenocorticotropic hormone stimulation. INCS were classified as first (beclomethasone dipropionate, triamcinolone acetonide, beclomethasone, budesonide, dexamethasone) and second (ciclesonide, mometasone furoate, and fluticasone propionate) generation. Duration of treatment was classified as short (<1 month), medium (1-12 months), and long-term (>12 months) time periods. RESULTS: This search identified 3668 articles. A total of 39 studies (1678 patients) were included in the final analysis. The pooled percentage of AI for routinely utilized first- and second-generation INCS was 0.70% (95% confidence interval [CI], 0.29-1.12%). Stratified by type, AI was observed in 0.78% (95% CI, 0.25-1.30%) of first-generation and 0.58% (95% CI, -0.1% to 1.26%) of second-generation steroids. AI was seen in 0.48% (95% CI, -0.01% to 0.96%) of short-term, 1.13% (95% CI, 0.2-2.1%) of medium-term, and 1.67% (95% CI, 0.37-2.9%) of long-term use of INCS. CONCLUSION: Overall, the use of INCS carries a low risk for AI. Although modest, this risk may differ depending on the length of duration and type of INCS used. Informing patients of these risks is of importance for the treatment of chronic sinonasal conditions.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| 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 ».