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Enregistrement W4213267931 · doi:10.1093/jcag/gwab049.226

A227 THE EFFECTIVENESS OF PEG 3350 COMPARED TO LACTULOSE FOR THE TREATMENT OF ACUTE HEPATIC ENCEPHALOPATHY IN ADULT CIRRHOTIC PATIENTS: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS

2022· review· en· W4213267931 sur OpenAlexaff
Tamoor Afzaal, Constantine Karvellas, Joanna C. Dionne

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHepatic encephalopathyMedicineLactuloseCirrhosisMeta-analysisRandomized controlled trialInternal medicineSystematic reviewCochrane LibraryAdverse effectMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cirrhosis is the leading cause of liver-related death globally. Hepatic encephalopathy (HE) leads to significant morbidity and mortality. Lactulose is the current gold standard treatment for HE; it eliminates nitrogenous waste from the gut. Polyethylene glycol 3350–electrolyte solution (PEG) is a safe, common and effective purgative with recent studies suggesting its efficacy resulting in faster resolution of HE and shorter hospital length of stay. Aims To assess the efficacy and safety of PEG 3350 compared to lactulose in adult cirrhotic patients 18 years of age and older with overt hepatic encephalopathy on patient important outcomes including: improvement of hepatic encephalopathy, hospital length of stay and mortality. Methods We reviewed databases MEDLINE, EMBASE, OVID, CINAHL, Cochrane Database, PubMed, Trip database, the grey literature, and clinicaltrials.gov from inception to December 2020: PROSPERO CRD42021257641. Search strategy was developed in conjunction with medical librarian. Randomized controlled trials (RCTs), either published or non-published, were included in the review. Continuous data was analyzed using mean difference with random-effects model. Dichotomous data was analyzed using the Mantel-Haenszel method using random-effects model. Statistical effect-size heterogeneity was assessed using Chi2 test and quantifying the relative proportion of variation using I2 statistic. The overall certainty of evidence will be assessed using the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations system (GRADE). Results From the 68 studies, 16 were assessed for full text review from which 5 studies were included in the meta-analysis representing a total of 351 patients. The primary outcome of mean change in Hepatic Encephalopathy Scoring Algorithm (HESA) at 24-hours from baseline demonstrated an improvement in the PEG group compared to lactulose group [Mean difference (MD)= 0.60, 95% CI (0.20, 1.01)]. In comparison to lactulose, PEG also demonstrated a shorter hospital length of stay [MD = -1.00, 95% CI (-1.99, -0.01)], shorter time to HE resolution [MD= -1.49, 95% CI (-1.81, -1.16)] and showed a mortality benefit [RR=0.35, 95% CI (0.13 to 0.92)]. There was no significant difference between change in ammonia levels at 24 hours [MD= -25.80, 95% CI (-95.39, 43.78)]. Conclusions PEG leads to a faster improvement and resolution of HE when compared to the current standard of care, lactulose. Funding Agencies None

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,029
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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