Medications for the treatment of pulmonary arterial hypertension: a systematic review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is no consensus on the most effective treatments of pulmonary arterial hypertension (PAH). Our objective was to compare effects of medications for PAH. METHODS: We searched MEDLINE, Embase, the Cochrane Central Register of Controlled Trials and Clinicaltrials.gov from inception to December 2021. We performed a frequentist random-effects network meta-analysis on all included trials. We rated the certainty of the evidence using the Grades of Recommendation, Assessment, Development, and Evaluation approach. RESULTS: We included 53 randomised controlled trials with 10 670 patients. Combination therapy with endothelin receptor antagonist (ERA) plus phosphodiesterase-5 inhibitors (PDE5i) reduced clinical worsening (120.7 fewer events per 1000, 95% CI 136.8-93.4 fewer; high certainty) and was superior to either ERA or PDE5i alone, both of which reduced clinical worsening, as did riociguat monotherapy (all high certainty). PDE5i (24.9 fewer deaths per 1000, 95% CI 35.2 fewer to 2.1 more); intravenous/subcutaneous prostanoids (18.3 fewer deaths per 1000, 95% CI 28.6 fewer deaths to 0) and riociguat (29.1 fewer deaths per 1000, 95% CI 38.6 fewer to 8.7 more) probably reduce mortality as compared to placebo (all moderate certainty). Combination therapy with ERA+PDE5i (49.9 m, 95% CI 25.9-73.8 m) and riociguat (49.5 m, 95% CI 17.3-81.7 m) probably increase 6-min walk distance as compared to placebo (moderate certainty). CONCLUSION: Current PAH treatments improve clinically important outcomes, although the degree and certainty of benefit vary between treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».