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Enregistrement W4391323902 · doi:10.1371/journal.pone.0296690

Comparative efficacy of terlipressin and norepinephrine for treatment of hepatorenal syndrome-acute kidney injury: A systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4391323902 sur OpenAlexfundno aff
Jody C. Olson, Ram Subramanian

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMallinckrodt Pharmaceuticals
Mots-clésTerlipressinHepatorenal syndromeMedicineInternal medicineAcute kidney injuryMeta-analysisRandomized controlled trialClinical endpointPlaceboIntensive care medicineCirrhosisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The treatment of choice for hepatorenal syndrome-acute kidney injury (HRS-AKI) is vasoconstrictor therapy in combination with albumin, preferably norepinephrine or terlipressin as recommended by recent guidelines. In the absence of larger head-to-head trials comparing the efficacy of terlipressin and norepinephrine, meta-analysis of smaller studies can provide insights needed to understand the comparative effects of these medications. Additionally, recent changes in the HRS diagnosis and treatment guidelines underscore the need for newer analyses comparing terlipressin and norepinephrine. In this systematic review, we aimed to assess reversal of hepatorenal syndrome (HRS) and 1-month mortality in subjects receiving terlipressin or norepinephrine for the management of HRS-AKI. We searched literature databases, including PubMed, Cochrane, Clinicaltrials.gov, International Clinical Trials Registry Platform, Embase, and ResearchGate, for randomized controlled trials (RCTs) published from January 2007 to June 2023 on June 26, 2023. Only trials comparing norepinephrine and albumin with terlipressin and albumin for the treatment of HRS-AKI in adults were included, and trials without HRS reversal as an endpoint or nonresponders were excluded. Pairwise meta-analyses with the random effects model were conducted to estimate odds ratios (ORs) for HRS reversal and 1-month mortality as primary outcomes. Additional outcomes assessed, included HRS recurrence, predictors of response, and incidence of adverse events (AEs). We used the Cochrane risk of bias assessment tool for quality assessment. We included 7 RCTs with a total of 376 subjects with HRS-AKI or HRS type 1. This meta-analysis showed numerically higher rates of HRS reversal (OR 1.33, 95% confidence interval [CI] [0.80-2.22]; P = 0.22) and short-term survival (OR 1.50, 95% CI [0.64-3.53]; P = 0.26) with terlipressin, though these results did not reach statistical significance. Terlipressin was associated with AEs such as abdominal pain and diarrhea, whereas norepinephrine was associated with cardiovascular AEs such as chest pain and ischemia. Most of the AEs were reversible with a reduction in dose or discontinuation of therapy across both arms. Of the terlipressin-treated subjects, 5.3% discontinued therapy due to serious AEs compared to 2.7% of the norepinephrine-treated subjects. Limitations of this analysis included small sample size and study differences in HRS-AKI diagnostic criteria. As more studies using the new HRS-AKI criteria comparing terlipressin and norepinephrine are completed, a clearer understanding of the comparability of these 2 therapies will emerge.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,038
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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