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Enregistrement W4395702019 · doi:10.1016/j.jaci.2024.04.016

Intranasal antihistamines and corticosteroids in allergic rhinitis: A systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4395702019 sur OpenAlexaff
Bernardo Sousa‐Pinto, Rafael José Vieira, Jan Brożek, António Cardoso‐Fernandes, Nuno Lourenço-Silva, Renato Ferreira-da-Silva, André Ferreira, Sara Gil‐Mata, Anna Bedbrook, Ludger Klimek, João Fonseca, Torsten Zuberbier, Holger J. Schünemann, Jean Bousquet

Notice bibliographique

RevueJournal of Allergy and Clinical Immunology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAllergic Rhinitis and Sensitization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNasal administrationInhaled corticosteroidsDermatologyMeta-analysisAsthmaImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is insufficient systematized evidence on the effectiveness of individual intranasal medications in allergic rhinitis (AR). OBJECTIVES: We sought to perform a systematic review to compare the efficacy of individual intranasal corticosteroids and antihistamines against placebo in improving the nasal and ocular symptoms and the rhinoconjunctivitis-related quality of life of patients with perennial or seasonal AR. METHODS: The investigators searched 4 electronic bibliographic databases and 3 clinical trials databases for randomized controlled trials (1) assessing adult patients with seasonal or perennial AR and (2) comparing the use of intranasal corticosteroids or antihistamines versus placebo. Assessed outcomes included the Total Nasal Symptom Score, the Total Ocular Symptom Score, and the Rhinoconjunctivitis Quality-of-Life Questionnaire. The investigators performed random-effects meta-analyses of mean differences for each medication and outcome. The investigators assessed evidence certainty using the GRADE (Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation) approach. RESULTS: This review included 151 primary studies, most of which assessed patients with seasonal AR and displayed unclear or high risk of bias. Both in perennial and seasonal AR, most assessed treatments were more effective than placebo. In seasonal AR, azelastine-fluticasone, fluticasone furoate, and fluticasone propionate were the medications with the highest probability of resulting in moderate or large improvements in the Total Nasal Symptom Score and Rhinoconjunctivitis Quality-of-Life Questionnaire. Azelastine-fluticasone displayed the highest probability of resulting in moderate or large improvements of Total Ocular Symptom Score. Overall, evidence certainty was considered "high" in 6 of 46 analyses, "moderate" in 23 of 46 analyses, and "low"/"very low" in 17 of 46 analyses. CONCLUSIONS: Most intranasal medications are effective in improving rhinitis symptoms and quality of life. However, there are relevant differences in the associated evidence certainty.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,030
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations30
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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