Exploring Drug Re-Purposing for Treatment of Abdominal Aortic Aneurysms: a Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Large abdominal aortic aneurysms (AAAs) present a significant mortality risk. While numerous medical interventions have been proposed, no drugs have convincingly reduced AAA progression, rupture rates, or repair risk. This systematic review and meta-analysis aimed to assess the impact of re-purposed drugs or dietary supplements on slowing expansion rates, reducing the risk of rupture, or minimising the risk of repair for individuals with AAA. METHODS: A systematic search was conducted in five databases. Both observational studies and randomised controlled trials were included. Unpublished data from two screening trials were incorporated. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa scale and revised Cochrane risk of bias tool. Meta-analyses were performed for each identified drug subclass and were stratified by overall risk of bias. Results were reported following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. RESULTS: > 80%). Both groups had a GRADE certainty of very low. Metformin, excluding high risk of bias studies, presented an estimated mean growth difference of AAA diameter between users and non-users of -0.73 mm/year, whilst statins had an overall estimated mean difference of -0.84 mm/year. CONCLUSION: This systematic review and meta-analysis suggests that metformin and statins may provide some effect in slowing AAA progression. However, no definitive evidence was found for any of the investigated drugs included in this study. Further research is needed to identify effective medical treatments for AAA progression with more robust methodology.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».