Abstract 14289: Anti-Inflammatory Therapies to Prevent Cardiovascular Events: A Systematic Review and Network Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Anti-inflammatory therapies have been increasingly investigated for the reduction of cardiovascular (CV) events. The goal of this study was to summarize and compare the relative effectiveness of anti-inflammatory medications for the reduction of CV events in a systematic review and network-meta-analysis. Methods: In our systematic review, we included studies from Medline, Embase, the Cochrane Central Register of Controlled Trials, as well as clinical trial registry websites, Europe PMC, and conference abstract hand-searching. Randomized controlled trials were selected for inclusion if they included at least one anti-inflammatory treatment and involved patients with CAD. Bayesian network meta-analyses was performed to calculate risk estimates using random effects analyses in patients with ACS as well as stable CAD for the reduction of MACE. Results: A total of 14,699 studies were screened; sixty-one articles, all randomized control trials, met eligibility criteria for inclusion. A total of 41,647 patients were included in the stable CAD network analysis and 29,388 patients were included in the ACS network analysis. In the ACS analysis, both non-steroidal anti-inflammatory (NSAID) use (OR: 0.30, 95% Credible Limits [CrI]: 0.11-0.74) and colchicine use were associated with a significant reduction in MACE compared to control (OR: 0.71, 95% Credible Limits [CrI]: 0.58-0.88). In the stable CAD analysis, both corticosteroids (OR: 0.44, 95% CrI: 0.26-0.73) and colchicine (OR: 0.65, 95% Credible Limits [CrI]: 0.54-0.77) were associated with a significant reduction in MACE compared to control. Conclusions: In patients with acute coronary syndromes, NSAIDs and colchicine were associated with a reduction in the risk of major adverse cardiac events. In patients with stable coronary artery disease, both colchicine and steroids were associated with a reduction in the risk of major adverse cardiac events. For a comprehensive analysis of benefits and harms of anti-inflammatory therapies, large comparative studies or network meta-regression analyses of patient-level data will be required. Systematic review registration number: PROSPERO registry—CRD4202230328
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».