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Enregistrement W4392604238 · doi:10.1101/2024.03.06.24303892

Publication bias in pharmacogenetics of statin-associated muscle symptoms, an umbrella review with a meta-epidemiological study

2024· review· en· W4392604238 sur OpenAlexaff
A. Gougeon, I Aribi, Sofia Guernouche, JC Lega, JM Wright, Céline Verstuyft, A. Lajoinie, François Gueyffier, Guillaume Grenet

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésFunnel plotSLCO1B1Publication biasStatinMeta-analysisMedicineOdds ratioInternal medicinePharmacogeneticsPharmacologyGenotypeGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Statin-associated muscle symptoms (SAMS) are a major cause of treatment discontinuation. Adjusting statin dosages for solute carrier organic anion transporter family member 1B1 (SLCO1B1) genotype has been proposed to reduce SAMS. We hypothesized that the association between SLCO1B1 genotype and SAMS is misestimated because of publication bias. Methods We searched for published systematic reviews evaluating the association between SLCO1B1 genotype and SAMS. We collected the odds ratio (OR) of this association in each clinical study. We assessed the presence of publication bias using the visual inspection of a funnel plot and Egger’s test and used the Bayes Factor (BF Publication-bias ) of the Robust Bayesian Meta-Analysis (RoBMA) as a sensitivity analysis. We evaluated the effect of publication bias by comparing qualitatively and quantitatively (ratio of OR [ROR]) OR of the meta-analysis i) uncorrected for potential publication bias (OR Uncorrected ) and ii) corrected using the trim-and-fill (OR Trim&Fill ). We also used the RoBMA (OR RoBMA ) for corrected OR as a sensitivity analysis. Our primary analysis covered the associations between any SLCO1B1 genotype and any statin drug. Secondary analysis focused on SLCO1B1 genotypes and statin drug subgroups. Results We included 8 cohort and 11 case-control studies, totaling 62 OR of three SLCO1B1 genotypes and five statin drugs plus one ‘mixed’ statin treatment. All controls were statin-tolerant patients. In the primary analysis, the funnel plot was suggestive of publication bias, confirmed by Egger’s test (p=0.001) and RoBMA (BF Publication-bias =18). Correcting the estimate for publication bias resulted in loss of the association, from a significant OR Uncorrected (1.31 95% CI [1.13– 1.53]) to corrected ORs suggesting no difference: i) OR Trim&Fill (1.07 95% CI [0.89–1.30]) and ii) OR RoBMA (1.02 95% CI [1.00–1.33]). The ROR Trim&Fill and the ROR RoBMA suggested that publication bias overestimated the association by 18% and 23%, respectively. The results were similar for the most studied SLCO1B1 genotype, as for simvastatin and atorvastatin. Conclusion The effect of the SLCO1B1 genotype on the risk of developing SAMS is overestimated in the published literature. This could lead prescribers to incorrectly decreasing statin doses or even avoiding statin use, leading to a loss of the potential cardiovascular benefit of statins. Clinical perspective What is new? There is significant publication bias in the available literature regarding the association between SLCO1B1 genotype and statin-associated muscle symptoms. The available literature overestimates the importance of the SLCO1B1 genotype on statin-associated muscle symptoms. What are the clinical implications? The cardiovascular benefit of statins might be wrongly lost when adjusting statin therapy with the SLCO1B1 genotype. The effect of publication bias should be considered when writing guidelines.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarechercheMéta-épidémiologie (sens strict)Méta-épidémiologie (sens large)Intégrité de la recherche
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Méta-analyselow
gptMétarechercheMéta-épidémiologie (sens strict)Méta-épidémiologie (sens large)
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Méta-analysehigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,177
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,177
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,031
Bibliométrie0,0120,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,282
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,164 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

MétarechercheMéta-épidémiologie (sens strict)Méta-épidémiologie (sens large)Intégrité de la recherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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