A Systematic Review and Meta-analysis of Systemic Antihypertensive Medications With Intraocular Pressure and Glaucoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We synthesized the literature on the association between systemic antihypertensive medications with intraocular pressure (IOP) and glaucoma. Antihypertensive medications included β-blockers, calcium channel blockers, angiotensin-converting enzyme inhibitors, angiotensin receptor blockers, and diuretics. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. METHODS: Databases were searched for relevant articles until December 5, 2022. Studies were eligible if they examined (1) the association between systemic antihypertensive medications with glaucoma or (2) the association between systemic antihypertensive medications with IOP in those without glaucoma or ocular hypertension. The protocol was registered at PROSPERO (International Prospective Register of Systematic Reviews; registration ID: CRD42022352028). RESULTS: A total of 11 studies were included in the review and 10 studies in the meta-analysis. The 3 studies on IOP were cross-sectional, whereas the 8 studies on glaucoma were primarily longitudinal. In the meta-analysis, β-blockers were associated with a lower odds of glaucoma (odds ratio: 0.83, 95% CI: 0.75-0.92, 7 studies, n = 219,535) and lower IOP (β: -0.53, 95% CI: -1.05 to -0.02, 3 studies, n = 28,683). Calcium channel blockers were associated with a higher odds of glaucoma (odds ratio: 1.13, 95% CI: 1.03-1.24, 7 studies, n = 219,535) but not with IOP (β: -0.11, 95% CI: -0.25 to 0.03, 2 studies, n = 20,620). There were no consistent associations between angiotensin-converting enzyme inhibitors, angiotensin receptor blockers, or diuretics with glaucoma or IOP. CONCLUSIONS: Systemic antihypertensive medications have heterogeneous effects on glaucoma and IOP. Clinicians should be aware that systemic antihypertensive medications may mask elevated IOP or positively or negatively affect the risk of glaucoma.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».