Ranirestat Improves Electrophysiologic but not Clinical Measures of Diabetic Polyneuropathy
Notice bibliographique
Résumé
Ranirestat, an aldose reductase inhibitor evaluated in several randomised controlled trials (RCTs) in diabetic peripheral neuropathy (DPN). However, to date, no meta-analysis has evaluated the efficacy and safety of ranirestat in DPN. We undertook this meta-analysis to address this knowledge gap. Detailed search of electronic databases for RCTs published till December 2021 was done at Cochrane register, Medline, PubMed, Embase, clinicaltrials.gov, ctri.nic.in, global health and Google Scholar using the Boolean search strategy: ((ranirestat) OR (aldose reductase inhibitor)) AND ((diabetes) OR (“diabetes mellitus”)). The primary outcome was to evaluate changes in nerve conduction velocities (NCV) of different nerves. The secondary outcomes were to evaluate alterations in amplitudes, F-wave latencies of nerves, modified Toronto Clinical Neuropathy Score (mTCNS) and adverse events. Data from 5 studies involving 1461 patients with DPN was analysed to establish the impact of ranirestat (20-40 mg/day) as compared to placebo on different electrophysiologic outcomes over a median follow-up of 52 weeks. Patients receiving ranirestat had significantly greater improvement in proximal median sensory NCV [MD 0.77 m/s (95%CI: 0.50–1.05); P < 0.01; I 2 = 26%], distal median sensory NCV [MD 0.91 m/s (95%CI: 0.87–0.95); P < 0.01; I 2 = 0%], median motor NCV [MD 0.63 m/s (95%CI: 0.60–0.66); P < 0.01; I 2 = 0%], tibial motor NCV [MD 0.46 m/s (95%CI: 0.43–0.49); P < 0.01; I 2 = 0%] and peroneal motor NCV [MD 0.80 m/s (95%CI: 0.66–0.93); P < 0.01; I 2 = 0%]. mTCNS was not significantly different among groups. Treatment-emergent adverse events [risk ratio (RR) 0.85 (95%CI: 0.63–1.14); P = 0.28; I 2 = 0%] and severe adverse events [RR 1.35 (95%CI: 0.86–2.11); P = 0.20; I 2 = 0%] were comparable across study groups. In people with established DPN with long-standing diabetes, ranirestat is safe and effective in improving electrophysiologic but not clinical DPN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».