Mexiletine in the treatment of LQT2, LQT3, and acquired LQTS: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: High mortality in patients with Long QT Syndrome (LQTS) can be reduced with proper treatment. Gene-specific therapy is crucial, as many treatments are not equally effective across different LQTS types. While mexiletine has been established in the treatment of LQT3, its use in other types of LQT need further evaluation. Methods: A meta-analysis was conducted using systematic electronic searches of PubMed, Embase, and Cochrane Library. We assessed QTc reduction and cardiac events after Mexiletine treatment. Inclusion criteria: any study with no language restriction that diagnoses any type of LQTS, uses mexiletine treatment, and provides QTc comparison before and after treatment. Animal studies were excluded. The NIH Study Quality Assessment Tools and Newcastle-Ottawa Scale were used to evaluate bias. Data were analyzed using Review Manager 5.4 and MedCalc software Results: Nine studies (n=281) were included. Mexiletine reduced QTc by -64ms (mean difference [MD], -64.22; 95% confidence interval [CI] -76.13 to -52.30; p<.001; I2 60%). Sensitivity and subanalyses showed consistent efficacy. In five studies (n=76), the number of patient with high-risk QTc (>500ms) significantly decreased (Risk Ratio [RR], 0.38; 95% CI 0.26-0.55; p<.001). Five studies (n=141) showed a significant reduction in cardiac events (RR, 0.25; 95% CI 0.14-0.44; p<.001). Two studies reported gastrointestinal (GI) problems and vertigo as side effects of mexiletine treatment. Conclusion: Mexiletine significantly reduces QTc and cardiac events in LQT2, LQT3, and aLQT patients. Mexiletine also significantly reduces the number of Long QT patients with high-risk QTc Funding: No external funding was received for this study Registration: CRD420250652574
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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 | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,055 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».