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Enregistrement W4415789247 · doi:10.1161/circ.152.suppl_3.4363276

Abstract 4363276: Efficacy of Anti-inflammatory Therapies for Pericarditis: A Systematic Review and Network Meta-analysis

2025· article· en· W4415789247 sur OpenAlexaff
Mirna Ragheb, Falia Pantieras, Alexander Pearson, James Lisondra, Sarah Visintini, Yousef Abumustafa, Omar Ani, Ramtin Hakimjavadi, Vartan Mardigyan, Michael Chetrit, Tahir S Kafil, George Wells, Kevin E. Boczar

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePericarditis and Cardiac Tamponade
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcute pericarditisAnakinraPericarditisCohortRandomized controlled trialColchicineRelative risk

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: One of the most troublesome complications of acute pericarditis is recurrence. Non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) and colchicine form the cornerstone treatment, with the addition of steroids in cases of incomplete response. Recent evidence also suggests a role for interleukin-1 (IL-1) antagonists in challenging cases of recurrence. However, with an increasing number of potential therapies, our study aims to examine the relative efficacy of these anti-inflammatory treatments for recurrent pericarditis risk reduction. Methods: We searched Medline, Embase, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials in October 2023. We included randomized controlled trials (RCTs) and prospective cohort studies of patients with pericarditis treated with a drug with anti-inflammatory properties compared with those treated with a control. The main outcome evaluated was pericarditis recurrence. Results: A total of 6,831 studies were screened, of which 25 articles were included (14 RCTs and 11 cohort studies) for a total number of patients of 3,561. The mean age across studies was 54.82 years for adults and 9.04 years for children (females = 40.55%). The average follow-up duration was 20.03 months. Bayesian network meta-analysis was performed to calculate risk estimates using a random effects model (Figure 1). Goflikicept, a fusion protein that neutralizes IL-1, showed a significant reduction in recurrent pericarditis rates (OR: 0.00, 95% Credible Limits [Crl]: 0.00-0.08). Similarly, anakinra (OR: 0.01, 95% Crl: 0.00-0.13), rilonacept (OR: 0.02, 95% Crl: 0.00-0.22) and colchicine (OR: 0.35, 95% Crl: 0.19-0.64) were associated with a significant reduction in recurrent pericarditis events. High dose colchicine (OR: 0.70, 95% Crl: 0.13-4.12) was not superior to regular dose colchicine (1 mg vs 0.6 mg twice daily, respectively). Interestingly, there was not enough data to make a meaningful comparison between steroids and control. Conclusion: In our analysis, goflikicept, rilonacept, and anakinra were most effective at reducing recurrent pericarditis rates. However, the evidence is based on a small number of studies. Our analysis also corroborated evidence regarding the efficacy of colchicine in reducing pericarditis recurrence. For a comprehensive analysis of the benefits and harms of anti-inflammatory therapies, larger comparative studies or network meta-analyses of patient-level data are required.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,043
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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