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Enregistrement W4283071954 · doi:10.1016/s2666-7568(22)00096-4

Adverse cardiovascular events and mortality in men during testosterone treatment: an individual patient and aggregate data meta-analysis

2022· review· en· W4283071954 sur OpenAlexaff
Jemma Hudson, Moira Cruickshank, Richard Quinton, Lorna Aucott, Magaly Aceves‐Martins, Katie Gillies, Shalender Bhasin, Peter J. Snyder, Susan S. Ellenberg, Mathis Grossmann, Thomas G. Travison, Emily Gianatti, Yvonne T. van der Schouw, Mariëlle H. Emmelot‐Vonk, Erik J. Giltay, Geoff Hackett, Sudarshan Ramachandran, Johan Svartberg, Kerry L. Hildreth, Kristina Groti Antonič, Gerald Brock, J. Lisa Tenover, Hui Meng Tan, Christopher C.K. Ho, Wei Shen Tan, Leonard S. Marks, Richard Ross, Robert S. Schwartz, Paul Manson, Stephen A. Roberts, Marianne Andersen, Line Velling Magnussen, Rodolfo Hernández, Nick Oliver, Frederick C. W. Wu, Waljit S. Dhillo, Siladitya Bhattacharya, Miriam Brazzelli, Channa Jayasena

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Healthy Longevity · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingHealth Technology Assessment ProgrammeBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilManchester Biomedical Research CentreChief Scientist Office, Scottish Government Health and Social Care DirectorateNational Institutes of HealthTeva Pharmaceutical IndustriesNational Institute for Health and Care ResearchNorth Staffordshire Medical InstituteMedical Research CouncilAbbVieUniversity of Aberdeen
Mots-clésMeta-analysisTestosterone (patch)Adverse effectMedicineInternal medicineAggregate dataAggregate (composite)Intensive care medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Testosterone is the standard treatment for male hypogonadism, but there is uncertainty about its cardiovascular safety due to inconsistent findings. We aimed to provide the most extensive individual participant dataset (IPD) of testosterone trials available, to analyse subtypes of all cardiovascular events observed during treatment, and to investigate the effect of incorporating data from trials that did not provide IPD. Methods: We did a systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials including IPD. We searched MEDLINE, MEDLINE In-Process & Other Non-Indexed Citations, MEDLINE Epub Ahead of Print, Embase, Science Citation Index, the Cochrane Controlled Trials Register, Cochrane Database of Systematic Reviews, and Database of Abstracts of Review of Effects for literature from 1992 onwards (date of search, Aug 27, 2018). The following inclusion criteria were applied: (1) men aged 18 years and older with a screening testosterone concentration of 12 nmol/L (350 ng/dL) or less; (2) the intervention of interest was treatment with any testosterone formulation, dose frequency, and route of administration, for a minimum duration of 3 months; (3) a comparator of placebo treatment; and (4) studies assessing the pre-specified primary or secondary outcomes of interest. Details of study design, interventions, participants, and outcome measures were extracted from published articles and anonymised IPD was requested from investigators of all identified trials. Primary outcomes were mortality, cardiovascular, and cerebrovascular events at any time during follow-up. The risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias tool. We did a one-stage meta-analysis using IPD, and a two-stage meta-analysis integrating IPD with data from studies not providing IPD. The study is registered with PROSPERO, CRD42018111005. Findings: 16 of 176). Overall, patient age (interaction 0·97 [99% CI 0·92-1·03]; p=0·17), baseline testosterone (interaction 0·97 [0·82-1·15]; p=0·69), smoking status (interaction 1·68 [0·41-6·88]; p=0.35), or diabetes status (interaction 2·08 [0·89-4·82; p=0·025) were not associated with cardiovascular risk. Interpretation: We found no evidence that testosterone increased short-term to medium-term cardiovascular risks in men with hypogonadism, but there is a paucity of data evaluating its long-term safety. Long-term data are needed to fully evaluate the safety of testosterone. Funding: National Institute for Health Research Health Technology Assessment Programme.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,068
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,384
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,031 · 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

Citations102
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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