Efficacy and safety of colchicine in patients with coronary artery disease: A systematic review and meta‐analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Inflammation plays a central role in the pathogenesis and clinical manifestations of atherosclerosis. Randomized controlled trials have investigated the potential benefit of colchicine in reducing cardiovascular (CV) events in patients with coronary artery disease (CAD) but produced conflicting results. The aim of this meta-analysis was to evaluate the efficacy and safety of colchicine in patients with CAD. METHODS: We systematically searched selected electronic databases from inception until 10 December 2020. Primary clinical endpoints were: major adverse cardiac events; all-cause mortality; CV mortality; recurrent myocardial infarction; stroke; hospitalization; and adverse medication effects. Secondary endpoints were short-term effect of colchicine on inflammatory markers. RESULTS: Twelve randomized controlled trials with a total of 13 073 patients with CAD (colchicine n = 6351 and placebo n = 6722) were included in the meta-analysis. At mean follow-up of 22.5 months, the colchicine group had lower risk of major adverse cardiac events (6.20 vs. 8.87%; P < .001), recurrent myocardial infarction (3.41 vs. 4.41%; P = .005), stroke (0.40 vs. 0.90%; P = .002) and hospitalization due to CV events (0.90 vs. 2.87%; P = .02) compared to the control group. The 2 patient groups had similar risk for all-cause mortality (2.08 vs. 1.88%; P = .82) and CV mortality (0.71 vs. 1.01%; P = .38). Colchicine significantly reduced high-sensitivity C-reactive protein (-4.25, P = .001) compared to controls but did not significantly affect interleukin (IL)-β1 and IL-18 levels. CONCLUSION: Colchicine reduced CV events and inflammatory markers, high-sensitivity C-reactive protein and IL-6, in patients with coronary disease compared to controls. Its impact on cardiovascular and all-cause mortality requires further investigation.
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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 | 0,013 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,039 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».