Pharmacotherapies for chronic obstructive pulmonary disease: a multiple treatment comparison meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Edward J Mills1, Eric Druyts1, Isabella Ghement2, Milo A Puhan31Faculty of Health Sciences, University of Ottawa, Ottawa, Ontario, Canada; 2Ghement Statistical Consulting Company, Richmond, British Columbia, Canada; 3Department of Epidemiology, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USABackground: Most patients with moderate and severe chronic obstructive pulmonary disease (COPD) receive long-acting bronchodilators (LABA) for symptom control. It is, however, unclear if and what drug treatments should be added to LABAs to reduce exacerbations, which is an important goal of COPD management. Since current guidelines cannot make strong recommendations yet, our aim was to determine the relative efficacy of existing treatments and combinations to reduce the risk for COPD exacerbations.Methods: We included randomized clinical trials (RCTs) evaluating long-acting ß2 agonists (LABA), long-acting muscarinic antagonists (LAMA), inhaled glucocorticosterioids (ICS), and the phosphodiesterase-4 (PDE4) inhibitor roflumilast, and combinations of these interventions in moderate to severe COPD populations. Our primary outcome was the event rate of exacerbations. We conducted a random-effects Bayesian mixed-treatment comparison (MTC) and applied several sensitivity analyses. In particular, we confirmed our findings using a binomial MTC analysis examining whether a patient experienced at least one exacerbation event or not during the trial. We also used an additive assumption to calculate the combined effects of treatments that were not included in the systematic review.Results: Twenty-six studies provided data on the total number of exacerbations and/or the mean annual rate of exacerbations among a combined 36,312 patients. There were a total of 10 treatment combinations in the MTC and 15 in the additive analysis. Compared with all other treatments, the combination of roflumilast plus LAMA exhibited the largest treatment effects, and had the highest probability (45%) of being the best first-line treatment. This was consistent whether applying the incidence rate analysis or the binomial analysis. When applying the additive assumption, most point estimates suggested that roflumilast may provide additional benefit by further reducing exacerbations.Conclusions: Using various meta-analytic approaches, our study demonstrates that depending on the choice of drug, combined treatments offer a therapeutic advantage.Keywords: exacerbations, MTC analysis, clinical trials, roflumilast
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Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,049 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».