Low-dose colchicine for stroke prevention: A systematic overview of systematic reviews and meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke incidence remains a significant concern despite optimized prevention strategies. Colchicine shows potential for improving stroke prevention globally. AIMS: To summarize efficacy and safety estimates from systematic reviews and meta-analyses (SRMAs) of randomized controlled trials (RCTs) comparing colchicine to usual care or placebo for stroke prevention. METHODS: We conducted an overview of SRMAs according to the Preferred Reporting Items for Overviews of Reviews guidelines through a systematic search in Pubmed, Embase, and the Cochrane Library. Statistical analysis was performed using RevMan Web. Heterogeneity was assessed with I² statistics. RESULTS: Thirty-two studies were included. Colchicine significantly reduced stroke recurrence (RR 0.46; 95 % CI 0.41-0.52; p < 0.0001; I² = 0 %; OR 0.44, 95 % CI 0.36-0.55; p < 0.0001; I² = 0 %) but increased gastrointestinal adverse events (RR 1.54, 95 % CI 1.33-1.79; p < 0.0001; I² = 63 %; OR 1.60, 95 % CI 1.08-2.38; p = 0.0007; I² = 82 %). Most SRMAs (93.75 %) showed reduced stroke incidence (RR 0.26-0.54), while 65.22 % reported increased gastrointestinal events (RR 1.05-2.66). No significant differences were observed in mortality, infection or cancer rates. Overall quality was appraised as high in 28.12 %, moderate in 6.25 %, low in 40.06 %, and critically low in 25 % of SRMAs. Data were primarily derived from seven RCTs with low risk of bias. CONCLUSIONS: Moderate-quality evidence supports colchicine's benefits and reasonable safety for preventing stroke among high-risk populations. However, stroke was not the primary endpoint in analyzed studies. RCTs directly assessing colchicine for stroke prevention are warranted.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».