Terlipressin vs Midodrine Plus Octreotide for Hepatorenal Syndrome-Acute Kidney Injury: A Propensity Score–Matched Comparison
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Evidence on the comparison of treatments for hepatorenal syndrome-acute kidney injury (HRS-AKI) in a US population is limited. An indirect comparison of terlipressin plus albumin vs midodrine and octreotide plus albumin (MO) may provide further insight into treatment efficacy. METHODS: Cohorts of patients treated for HRS-AKI characterized by inclusion of patients with serum creatinine (SCr) <5 mg/dL and baseline acute-on-chronic liver failure grades 0-2 and exclusion of patients listed for transplant if model for end-stage liver disease scores ≥35 were pooled from (i) the CONFIRM and REVERSE randomized controlled trials (N = 159 meeting eligibility criteria from N = 216 overall, treated with terlipressin) and (ii) a retrospective review of medical records from 10 US tertiary hospitals (2016-2019; N = 55 treated with MO meeting eligibility criteria from N = 200 overall). The primary end point comparing the 2 cohorts was HRS reversal defined as achieving SCr ≤1.5 mg/dL at least once during the treatment. Covariate balancing propensity scoring was used to adjust for differences in baseline characteristics. RESULTS: HRS-AKI reversal was achieved in 52.35% of terlipressin-treated patients compared with 20% of MO-treated patients (adjusted mean difference 32.35%, 95% confidence interval [CI] 17.40-47.30, P < 0.0001). Terlipressin-treated patients had increased overall survival (adjusted hazard ratio 0.57, 95% CI 0.35-0.93, P = 0.02) but similar transplant-free survival (adjusted hazard ratio 0.79, 95% CI 0.53-1.17, P = 0.24). Achievement of HRS-AKI reversal was associated with increased OS and TFS regardless of treatment ( P < 0.001). DISCUSSION: Consistent with prior reports, terlipressin plus albumin is more effective in improving kidney function and achieving HRS-AKI reversal than MO plus albumin based on indirect comparison in a US population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».