Efficacy of alpha-blockers in medical expulsive therapy for ureteral stones: A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials between 2010 and 2025
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Alpha-blockers are widely used in medical expulsive therapy (MET) for ureteral stones; however, the current evidence regarding their comparative effectiveness remains inconsistent. We aimed to evaluate the efficacy and safety of different alpha-blockers in facilitating ureteral stone passage and identify factors influencing treatment outcomes. Methods: We conducted a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) published between 2010 and 2025. We searched multiple databases for studies comparing alpha-blockers with control interventions or other alpha-blockers for ureteral stones ≤10 mm. Primary outcome was stone expulsion rate; secondary outcomes included time to expulsion, pain episodes, analgesic use, and adverse events. We performed subgroup analyses by alpha-blocker type, stone size, location, and treatment duration. Network meta-analysis assessed comparative effectiveness between agents. Results: Twenty-nine RCTs with a total of 4,256 patients were included. Alpha-blockers significantly increased stone expulsion rates compared to controls (70.9% vs. 56.5%; RR 1.25, 95% CI 1.20-1.32; Number Needed to Treat (NNT) = 7) and reduced expulsion time by approximately three-days. Efficacy was greatest for distal ureteral stones (RR 1.52; Number Needed to Treat (NNT) = 4) and stones 5-10 mm (RR 1.35; NNT = 6). Network meta-analysis revealed efficacy ranking favoring at first terazosin, followed by doxazosin then, silodosin then, tamsulosin then, alfuzosin and last the least effective was naftopidil. Alpha-blockers significantly reduced pain episodes and analgesic requirements. Adverse events were infrequent (Number Needed to Harm (NNH) = 38), with retrograde ejaculation being most common with silodosin. Conclusion: Alpha-blockers significantly improve the stone expulsion rates and reduce expulsion time, especially for distal ureteral stones 5-10 mm in size. While tamsulosin remains the most studied agent, our network meta-analysis suggests terazosin and doxazosin may offer superior efficacy. The favorable risk-benefit profile supports routine use of alpha-blockers for appropriately selected patients with ureteral stones.
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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 | 0,016 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| 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 ».