MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4211080098 · doi:10.1136/thoraxjnl-2021-217976

Medical treatments for idiopathic pulmonary fibrosis: a systematic review and network meta-analysis

2022· review· en· W4211080098 sur OpenAlexaff
Tyler Pitre, Jasmine Mah, Wryan Helmeczi, Muhammad Faran Khalid, Sonya Cui, Melanie Zhang, Renata Husnudinov, Johnny Su, Laura Banfield, Brent Guy, Jade Coyne, Ciaran Scallan, Martin Kolb, Aaron Jones, Dena Zeraatkar

Notice bibliographique

RevueThorax · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensImpactUniversity of OttawaDalhousie UniversitySt. Joseph's HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNintedanibPirfenidoneIdiopathic pulmonary fibrosisInternal medicineRelative riskMeta-analysisPlaceboSildenafilRandomized controlled trialAdverse effectConfidence intervalLungPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is a respiratory disorder with a poor prognosis. Our objective is to assess the comparative effectiveness of 22 approved or studied IPF drug treatments. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials and clinicaltrials.gov from inception to 2 April 2021. We included randomised controlled trials (RCTs) for adult patients with IPF receiving one or more of 22 drug treatments. Pairs of reviewers independently identified randomised trials that compared one or more of the target medical treatments in patients with IPF. We assessed the certainty of evidence using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach for network meta-analysis. We calculated pooled relative risk (RR) ratios and presented direct or network estimates with 95% credibility intervals (95% CI), within the GRADE framework. RESULTS: We identified 48 (10 326 patients) eligible studies for analysis. Nintedanib [RR 0.69 (0.44 to 1.1), pirfenidone [RR 0.63 (0.37 to 1.09); direct estimate), and sildenafil [RR (0.44 (0.16 to 1.09)] probably reduce mortality (all moderate certainty). Nintedanib (2.92% (1.51 to 4.14)), nintedanib+sildenafil (157 mL (-88.35 to 411.12)), pirfenidone (2.47% (-0.1 to 5)), pamrevlumab (4.3% (0.5 to 8.1)) and pentraxin (2.74% (1 to 4.83)) probably reduce decline of overall forced vital capacity (all moderate certainty). Only sildenafil probably reduces acute exacerbation and hospitalisations (moderate certainty). Corticosteroids+azathioprine+N-acetylcysteine increased risk of serious adverse events versus placebo (high certainty). CONCLUSION AND RELEVANCE: Future guidelines should consider sildenafil for IPF and further research needs to be done on promising IPF treatments such as pamrevlumab and pentraxin as phase 3 trials are completed.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,039
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,277 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations76
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThoraxMême sujetInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary FibrosisTravaux en français237 207