Effectiveness of Medical Treatment on Survivability in Canine Cushing’s Syndrome: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Cushing’s syndrome is one of the most common endocrine disorders in dogs and is typically managed with long-term medical treatment. Several pharmacological agents are available: trilostane, mitotane, ketoconazole, cabergoline, selegiline, and aminoglutethimide, but their comparative effects on survival remain unclear. This systematic review and meta-analysis compared the impact of these agents on survival outcomes in dogs with naturally occurring diseases. A comprehensive search of MEDLINE, Embase, Web of Science, Academic Search Complete, and the Cochrane Library was conducted between 1 September 2024 to 3 January 2025. Eligible studies included dogs diagnosed with Cushing’s syndrome that reported survival outcomes for at least one of the specified treatments. Five studies (n = 295 dogs) met the inclusion criteria, with trilostane and mitotane providing sufficient data for meta-analysis. Pooled mean difference in survival time across four studies was 85.1 days (95% CI: −255.9 to 85.7, p = 0.21) with substantial heterogeneity (I2 = 89%), indicating no statistically significant difference between the drugs. In contrast, pooled survival rates at fixed intervals favored trilostane, with an 11% higher survival at 36 months (p = 0.005) and no heterogeneity observed (I2 = 0%). These findings suggest trilostane may offer long-term survival benefits over mitotane.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».