Sodium Oxybate for Alcohol Dependence: A Network Meta-Regression Analysis Considering Population Severity at Baseline and Treatment Duration
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The estimated effect of sodium oxybate (SMO) in the treatment of alcohol dependence is heterogeneous. Population severity and treatment duration have been identified as potential effect modifiers. Population severity distinguishes heavy drinking patients with <14 days of abstinence before treatment initiation (high-severity population) from other patients (mild-severity population). Treatment duration reflects the planned treatment duration. This study aimed to systematically investigate the effect of these potential effect moderators on SMO efficacy in alcohol-dependent patients. METHODS: Network meta-regression allows for testing potential effect modifiers. It was selected to investigate the effect of the above factors on SMO efficacy defined as continuous abstinence (abstinence rate) and the percentage of days abstinent (PDA). Randomized controlled trials for alcohol dependence with at least one SMO group conducted in high-severity and mild-severity populations were assigned to a high-severity and mild-severity group of studies, respectively. RESULTS: Eight studies (1082 patients) were retained: four in the high-severity group and four in the mild-severity group. The high-severity group was associated with larger SMO effect sizes than the mild-severity group: abstinence rate risk ratio (RR) 3.16, P = 0.004; PDA +26.9%, P < 0.001. For PDA, longer treatment duration was associated with larger SMO effect size: +11.3% per extra month, P < 0.001. In the high-severity group, SMO showed benefit: abstinence rate RR 2.91, P = 0.03; PDA +16.9%, P < 0.001. In the mild-severity group, SMO showed benefit only in PDA for longer treatment duration: +23.9%, P < 0.001. CONCLUSIONS: In the retained studies with alcohol-dependent patients, high-severity population and longer treatment duration were associated with larger SMO effect sizes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».