The Effect of Route of Testosterone on Changes in Hematocrit: A Systematic Review and Bayesian Network Meta-Analysis of Randomized Trials
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We sought to compare testosterone formulations and determine the degree that hematocrit increases vary by testosterone therapy formulation. As head-to-head trials are rare, network meta-analysis of the contemporary studies is the only way to compare hematocrit changes by testosterone type, including topical gels and patches, injectables (both short-acting and long-acting) and oral tablets. MATERIALS AND METHODS: We conducted a thorough search of listed publications in Scopus®, PubMed®, Embase®, Cochrane CENTRAL, and ClinicalTrials.gov. A total of 29 placebo-controlled randomized trials (3,393 men) met inclusion criteria for analysis of mean hematocrit change after testosterone therapy. Randomized controlled trial data for the following formulations of testosterone were pooled via network meta-analysis: gel, patch, oral testosterone undecanoate, intramuscular testosterone undecanoate, and intramuscular testosterone enanthate/cypionate. RESULTS: All types of testosterone therapies result in statistically significant increases in mean hematocrit when compared with placebo. Meta-analysis revealed all formulations, including gel (3.0%, 95% CI 1.8-4.3), oral testosterone undecanoate (4.3%, 0.7-8.0), patch (1.4%, 0.2-2.6), intramuscular testosterone enanthate/cypionate (4.0%, 2.9-5.1), and intramuscular testosterone undecanoate (1.6%, 0.3-3.0) result in statistically significant increases in mean hematocrit when compared with placebo. When comparing all formulations against one another, intramuscular testosterone cypionate/enanthate were associated with a significantly higher increase in mean hematocrit compared to patch, but no differences in hematocrit between other formulations were detected. CONCLUSIONS: All types of testosterone are associated with increased hematocrit; however, the clinical concern of this increase remains questionable, warranting future studies. This is the first network meta-analysis to quantify mean hematocrit change and compare formulations, given the absence of head-to-head trials.
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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 | 0,018 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| 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 ».