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Enregistrement W4283018108 · doi:10.1016/j.eclinm.2022.101457

Oral pharmacological treatments for chronic prostatitis/chronic pelvic pain syndrome: A systematic review and network meta-analysis of randomised controlled trials

2022· review· en· W4283018108 sur OpenAlexaff
Zongshi Qin, Chao Zhang, Jianbo Guo, Joey SW Kwong, Xiao Li, Ran Pang, R. Christopher Doiron, J. Curtis Nickel, Jiani Wu

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Bladder and Prostate Research
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesChina Academy of Chinese Medical SciencesNational Natural Science Foundation of ChinaChina Association for Science and Technology
Mots-clésMedicineProstatitisDoxazosinChronic prostatitis/chronic pelvic pain syndromeTamsulosinAdverse effectPlaceboQuality of life (healthcare)Internal medicineMeta-analysisOdds ratioPelvic painRandomized controlled trialPhysical therapyAlternative medicineSurgeryProstate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Pharmacological treatments for chronic prostatitis/chronic pelvic pain syndrome (CP/CPPS) are empirically used. However, the quantitative comparative effectiveness and safety of multiple pharmacological treatments is lacking. Methods PubMed, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and Web of Science were searched from inception to March 22, 2022. Randomised controlled trials comparing two or more oral pharmacological treatments for patients with CP/CPPS were included. Title, abstract, and full-text screening were independently screened by four reviewers. Primary outcomes were efficacy (the National Institutes of Health Chronic Prostatitis Symptom Index [NIHCPSI] total score, pain score, urinary score, and quality of life score [QoL]) and safety (adverse events). This study was registered with PROSPERO, CRD42020184106. Findings 25 studies (3514 patients) assessed 26 treatments. Low to very low quality evidence indicated that doxazosin (Mean difference [MD], –11.4, 95% Credible interval [CrI], –17.5 to –5.1) and the doxazosin, ibuprofen, and thiocolchicoside combination (MD, –11.6, CrI, –18.1 to –5.3) were significantly more effective than placebo in the NIHCPSI total score. Other NIHCPSI relative outcomes (pain, urinary, and QoL scores) showed a similar pattern. Low and very low quality evidence suggested that combination treatment including doxazosin, ibuprofen, and thiocolchicoside (odds ratios [OR], 3.2, CrI, 0.5 to 19.3) and the tamsulosin and dapoxetine combination (OR, 6.0, CrI, 0.7 to 67.3) caused more adverse events. In half of all comparisons regarding NIHCPSI pain scores and quality of life scores, heterogeneity was minimal or low. Heterogeneity was high in both NIHCPSI total symptom scores ( I 2 = 78.0%) and pain scores ( I 2 = 87. 0%) for tamsulosin versus placebo. There was also high heterogeneity in NIHCPSI urine scores for the combination of tamsulosin and ciprofloxacin versus tamsulosin ( I 2 = 66.8%), tamsulosin and levofloxacin versus tamsulosin ( I 2 = 93.3%), and tamsulosin versus placebo ( I 2 = 83%). Interpretation Pharmacological treatments have little evidence supporting efficacy in CP/CPPS. Future studies could personalise therapy for individuals according to specific symptoms and identify non-pharmacological targets for CP/CPPS. Funding Dr Jiani Wu received funding for this project from the China Association for Science and Technology (2017QNRC001), the China Academy of Chinese Medical Sciences (ZZ13-YQ-027), and the National Natural Science Foundation of China (82105037).

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,019
Bibliométrie0,0090,009
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)0,0070,000

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 Opus0,388
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,138 · 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

Citations41
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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