55 Evidence behind drug use in vascular anomalies: From infantile hemangioma to rare vascular anomalies … What do we know about what we do with local, systemic, or sclerotherapy treatment?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Primary Subject area Clinical Pharmacology and Toxicology Background The most common vascular anomaly (VA) requiring medical treatment are infantile hemangiomas, but many other vascular anomalies affecting children are treated with local, systemic drugs or sclerosing agents. Rational drug prescribing implies assessment of whether a drug’s benefits outweigh the risk of adverse effects for treatment of a specific vascular anomaly. This process relies on the quality of the literature on efficacy and safety for drug treatment of vascular anomalies. Objectives To evaluate the level of evidence surrounding drug use in vascular anomalies. Design/Methods A list of drugs used in vascular anomalies was created with existing guidelines. For each drug, the article displaying the highest level of evidence was determined, using Oxford criteria. Levels of evidence were compared between efficacy and safety data, routes of administration, pharmacological categories, and a subset of specific vascular anomalies. The influence of research quality on study results was explored by comparing the percentage of clinical efficacy between high- and low-quality studies. Results We identified 71 different drugs for treating vascular anomalies. The median level of evidence was low, with a predominance of retrospective cohort studies and case reports. The level of evidence was higher for efficacy than safety data and for common diseases like infantile hemangiomas. The level of evidence was lower for systemic vs. local drugs. Clinical efficacy was more frequently reported in low quality studies (retrospective cohort studies and case reports) than in high quality studies (randomized clinical trial and meta-analysis). Conclusion Quality of research on drugs used for treating vascular anomalies in infants is poor and challenges rational drug use. Indeed, knowledge of drug treatment in VA relies mainly on research of poor methodological quality. Despite the use of drugs carrying a significant risk of adverse effects, drug safety is also poorly reported. This is alarming because some treatments, like antineoplastic agents and immunosuppressants, display an unsafe adverse effect profile. A publication bias towards positive results probably leads to overestimation of drug efficacy in vascular anomalies. An independent international pharmacovigilance system for drug use in vascular anomalies is proposed to improve efficacy and safety reporting and promote quality drug prescribing.
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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 | 0,037 | 0,218 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».