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Enregistrement W4321769355 · doi:10.1136/bmjresp-2022-001569

Could patients with chronic obstructive pulmonary disease benefit from renin angiotensin system inhibitors? A meta-analysis

2023· review· en· W4321769355 sur OpenAlexaboutno aff
Hongzhen Lv, Jingyi Huang, Miao Miao, Cheng Huang, Wenlu Hang, Yong Xu

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Respiratory Research · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangsu Province
Mots-clésMedicineMeta-analysisCOPDCochrane LibraryPublication biasInternal medicineObservational studySubgroup analysisRelative riskExacerbationRandomized controlled trialMEDLINEIntensive care medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is considered related to chronic systemic inflammation. Renin angiotensin system (RAS) inhibitor, exerting an anti-inflammatory action in many systems, has been demonstrated relevant to the pathogenesis of COPD. However, the association between RAS inhibitor use and prognosis of patients with COPD remains controversial. Therefore, we conducted a meta-analysis and systematic review to summarise current evidence. Material and methods Databases, including Medline, Embase, Web of Science and Cochran Library, were searched for eligible studies by the end of 30 September 2022. Observational studies or randomised controlled trials (RCTs) that investigated the association of RAS inhibitor use with prognosis of COPD (mortality or risk of acute exacerbation) were selected. The Newcastle-Ottawa Scale was used for quality assessment of observational studies, while the Cochrane risk-of-bias tool was used to assess the quality of RCTs. Statistical analyses were performed using Stata V.15. We selected relative risk (RR) with 95% CI as the effect measure. Heterogeneity was assessed by I-squared (I2) statistics. The funnel plot was used for visual assessment of publication bias. Results A total of 20 studies with 5 51 649 subjects were included in the meta-analysis. The overall analysis indicated that RAS inhibitor use decreased the risk of death in patients with COPD (RR: 0.69, 95% CI: 0.61 to 0.78). Subgroup analyses were conducted according to comorbidities, race and type of RAS inhibitors, and the results kept consistent. However, in the pooled analysis of prospective studies, RAS inhibitor use did not significantly decrease the mortality (RR: 0.89, 95% CI: 0.78 to 1.02). Additionally, the risk of exacerbations of COPD did not decrease in patients who were prescribed RAS inhibitors (RR: 0.99, 95% CI: 0.80 to 1.23). The funnel plot indicated significant publication bias. Conclusion RAS inhibitor use seemed to be associated with a reduction of mortality in patients with COPD. However, the available evidence is weak due to potential biases from retrospective studies and the heterogeneity across included studies.

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)0,027
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,072
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,268
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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