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Enregistrement W4205479165 · doi:10.5152/tjg.2022.20689

Correlation Between Proton Pump Inhibitors and the Complications of Liver Cirrhosis: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· article· en· W4205479165 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Turkish Journal of Gastroenterology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCirrhosisCorrelationProton-pump inhibitorComplicationMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many studies and meta-analyses have investigated the associations among proton pump inhibitors (PPIs), spontaneous bacterial peritonitis (SBP), portosystemic encephalopathy (PSE), and other infections. However, these studies had limitations, including the omission of several relevant studies and drawing conclusions, based on the abstracts without consulting the full-text of the articles. To evaluate the association between PPIs and complications arising from cirrhosis and risks of PPI use in patients with cirrhosis. METHODS: Data were extracted from the EMBASE, PubMed, Cochrane, and Google Scholar databases. The Newcastle-Ottawa scale was used to assess the quality of the selected studies. RESULTS: A total of 29 studies (13 case-control and 16 cohort studies) involving 20,484 patients were included in the meta-analysis. The total relative risk (RR) for the 23 studies which investigated SBP was 1.31, and the 95% CI was 1.10-1.55 (I2 = 73.0%). The total RR for the 7 studies which examined PSE was 1.25 (95% CI 0.85-1.84, I2 = 96.1%). For the 7 studies which analyzed overall infection, the total RR was 1.37 (95% CI 1.07-1.76, I2 = 79.3%). The RR for the 2 cohort studies that assessed mortality was 1.39 (95% CI 0.85-2.27, I2 = 0.0%). CONCLUSION: PPI use in cirrhosis patients increased the SBP and overall infection risk. PPIs should be considered with appropriate indications when the benefits exceed the risks in cirrhosis patients with ascites.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,050
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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