Angiotensin‐converting enzyme inhibitor induced cough compared with placebo, and other antihypertensives: A systematic review, and network meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Studies have shown that angiotensin converting enzyme inhibitors (ACEIs) are superior in primary and secondary prevention for cardiac mortality and morbidity to angiotensin receptor blocker (ARBs). One of the common side effects from ACEI is dry cough. The aims of this systematic review, and network meta-analysis are to rank the risk of cough induced by different ACEIs and between ACEI and placebo, ARB or calcium channel blockers (CCB). We performed a systematic review, and network meta-analysis of randomized controlled trials to rank the risk of cough induced by each ACEI and between ACEI and placebo, ARB or CCB. A total of 135 RCTs with 45,420 patients treated with eleven ACEIs were included in the analyses. The pooled estimated relative risk (RR) between ACEI and placebo was 2.21 (95% CI: 2.05-2.39). ACEI had more incidences of cough than ARB (RR 3.2; 95% CI: 2.91, 3.51), and pooled estimated of RR between ACEI and CCB was 5.30 (95% CI: 4.32-6.50) Moexipril ranked as number one for inducing cough (SUCRA 80.4%) and spirapril ranked the least (SUCRA 12.3%). The order for the rest of the ACEIs are as follows: ramipril (SUCRA 76.4%), fosinopril (SUCRA 72.5%), lisinopril (SUCRA 64.7%), benazepril (SUCRA 58.6%), quinapril (SUCRA 56.5%), perindopril (SUCRA 54.1%), enalapril (SUCRA 49.7%), trandolapril (SUCRA 44.6%) and, captopril (SUCRA 13.7%). All ACEI has the similar risk of developing a cough. ACEI should be avoided in patients who have risk of developing cough, and an ARB or CCB is an alternative based on the patient's comorbidity.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».