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Enregistrement W4381163456 · doi:10.1093/rheumatology/kead289

Systemic pharmacological treatment of digital ulcers in systemic sclerosis: a systematic literature review

2023· review· en· W4381163456 sur OpenAlexaff
Laura Ross, Nancy Maltez, Michael Hughes, Jan W. Schoones, Murray Baron, Dilia Giuggioli, Pia Moinzadeh, Yossra A. Suliman, Corrado Campochiaro, Yannick Allanore, Christopher P. Denton, Oliver Distler, Tracy Frech, Daniel E. Furst, Dinesh Khanna, Thomas Krieg, Masataka Kuwana, Marco Matucci‐Cerinic, Janet Pope, Alessia Alunno

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensWestern UniversityJewish General HospitalMcGill UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesActelion PharmaceuticalsGenentechServierChugai PharmaceuticalDeutsche Stiftung SklerodermieEisaiAstellas PharmaNippon ShinyakuEli Lilly and CompanyAstraZenecaCSL BehringGilead SciencesGlenmark PharmaceuticalsAcceleronKisseiSanofiAmgenPfizerBiogenGlaxoSmithKline
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialObservational studyInternal medicineMEDLINEIloprostIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the evidence concerning systemic pharmacological treatments for SSc digital ulcers (DUs) to inform the development of evidence-based treatment guidelines. METHODS: A systematic literature review of seven databases was performed to identify all original research studies of adult patients with SSc DUs. Randomized controlled trials (RCTs) and prospective longitudinal observational studies (OBSs) were eligible for inclusion. Data were extracted, applying the patient, intervention, comparison, outcome framework, and risk of bias (RoB) was assessed. Due to study heterogeneity, narrative summaries were used to present data. RESULTS: Forty-seven studies that evaluated the treatment efficacy or safety of pharmacological therapies were identified among 4250 references. Data from 18 RCTs of 1927 patients and 29 OBSs of 661 patients, at various RoB (total 2588 patients) showed that i.v. iloprost, phosphodiesterase-5 inhibitors and atorvastatin are effective for the treatment of active DUs. Bosentan reduced the rate of future DUs in two RCTs (moderate RoB) and eight OBSs at low to high RoB. Two small studies (moderate RoB) indicate that Janus kinase inhibitors may be effective for the treatment of active DUs, otherwise there are no data to support the use of immunosuppression or anti-platelet agents in the management of DUs. CONCLUSION: There are several systemic treatments, across four medication classes, that are effective therapies for the management of SSc DUs. However, a lack of robust data means it is not possible to define the optimal treatment regimen for SSc DUs. The relatively low quality of evidence available has highlighted further areas of research need.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,006
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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