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Enregistrement W4403226689 · doi:10.1016/j.eclinm.2024.102835

Colchicine for secondary prevention of ischaemic stroke and atherosclerotic events: a meta-analysis of randomised trials

2024· article· en· W4403226689 sur OpenAlexaff
Aernoud T.L. Fiolet, Michiel H.F. Poorthuis, Tjerk S.J. Opstal, Pierre Amarenco, Kevin E. Boczar, Ian Buysschaert, Charley Budgeon, Noel Chan, Jan H. Cornel, Sanjit S. Jolly, Jamie Layland, Robin Lemmens, Nathan Mewton, Stefan M. Nidorf, Domingo A. Pascual‐Figal, Christopher Price, Binita Shah, Jean‐Claude Tardif, Peter L. Thompson, Jan G.P. Tijssen, Georgios Tsivgoulis, Cathal Walsh, Yongjun Wang, Christian Weimar, John W. Eikelboom, Arend Mosterd, Peter J. Kelly

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart InstituteUniversity of OttawaMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesUniversity of Oxford
Mots-clésMedicineColchicineStroke (engine)Meta-analysisIschaemic strokeInternal medicineMEDLINEPhysical therapyIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Guidelines recommend low-dose colchicine for secondary prevention in cardiovascular disease, but uncertainty remains concerning its efficacy for stroke, efficacy in key subgroups and about uncommon but serious safety outcomes. Methods: In this trial-level meta-analysis, we searched bibliographic databases and trial registries form inception to May 16, 2024. We included randomised trials of colchicine for secondary prevention of ischaemic stroke and major adverse cardiovascular events (MACE: ischaemic stroke, myocardial infarction, coronary revascularisation, or cardiovascular death). Secondary outcomes were serious safety outcomes and mortality. A fixed-effect inverse-variance model was used to generate a pooled estimate of relative risk (RR) with 95% confidence intervals (CI). This study is registered with PROSPERO, CRD42024540320. Findings: Six trials involving 14,934 patients with prior stroke or coronary disease were included. In all patients, colchicine compared with placebo or no colchicine reduced the risk for ischaemic stroke by 27% (132 [1.8%] events versus 186 [2.5%] events, RR 0.73 [95% CI 0.58-0.90]) and MACE by 27% (505 [6.8%] events versus 693 [9.4%] events, with RR 0.73 [0.65-0.81]). Efficacy was consistent in key subgroups (females versus males, age below versus above 70, with versus without diabetes, statin versus non-statin users). Colchicine was not associated with an increase in serious safety outcomes: hospitalisation for pneumonia (109 [1.5%] versus 106 [1.5%], RR 0.99 [0.76-1.30]), cancer (247 [3.5%] versus 255 [3.6%], RR 0.97 [0.82-1.15]), and gastro-intestinal events (153 [2.1%] versus 135 [1.9%]), RR 1.15 [0.91-1.44]. There was no difference in all-cause death (201 [2.7%] versus 181 [2.4%], RR 1.09 [0.89-1.33]), cardiovascular death (70 [0.9%] versus 80 [1.1%], RR 0.89 [0.65-1.23]), or non-cardiovascular death (131 [1.8%] versus 101 [1.4%], RR 1.26 [0.98-1.64]). Interpretation: In patients with prior stroke or coronary disease, colchicine reduced ischaemic stroke and MACE, with consistent treatment effect in key subgroups, and did not increase serious safety events or death. Funding: There was no funding source for this study.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,056
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,298 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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