Inibidores da enzima de conversão da angiotensina ou antagonistas dos recetores da angiotensina: evidências na mortalidade e eventos cardiovasculares major em diabéticos hipertensos
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Rever a literatura, graduando a evidência do efeito dos inibidores da enzima de conversão da angiotensina (IECA) ou dos antagonistas dos receptores da angiotensina (ARA) na mortalidade ou ocorrência de eventos cardiovasculares major nos diabéticos hipertensos. Fontes de Dados: National Guideline Clearinghouse, Guidelines Finder, Canadian Medical Association Practice Guidelines, Cochrane, DARE, Bandolier, MEDLINE, Índex de Revistas Médicas Portuguesas e Direção-Geral da Saúde. Métodos: Os dois autores realizaram, de forma independente, uma pesquisa de meta-análises (MA), revisões sistemáticas (RS), ensaios clínicos aleatorizados e controlados (ECAC) e normas de orientação clínica (NOC), publicados entre 31/08/2009 e 31/08/2014, nas línguas portuguesa, espanhola, inglesa e francesa, utilizando os termos MeSH: Diabetes Mellitus AND Hypertension AND Angiotensin-Converting Enzyme Inhibitors OR Angiotensin Receptor Antagonists. Foi utilizada a escala Strength Of Recommendation Taxonomy para atribuição dos níveis de evidência (NE) e forças de recomendação (FR). Resultados: Dos 478 artigos obtidos, foram incluídas 5 MA e 6 NOC. A MA da Cochrane demonstrou que os IECA diminuíam significativamente a mortalidade por todas as causas (NE 1) e a MA de Nakao concluiu que esta classe diminuía o risco de enfarte do miocárdio (NE 1). Já o uso de ARA demonstrou diminuir o risco de AVC na MA de Savarese. A MA de Wu não demonstrou diferenças significativas entre as duas classes. Recentemente, a MA de Cheng verificou que os IECA diminuíam significativamente a mortalidade por todas as causas, a mortalidade cardiovascular, o enfarte do miocárdio e a insuficiência cardíaca (NE 1). Nesta MA, os ARA diminuíram o risco de insuficiência cardíaca. A maioria das NOC incluídas recomendava os IECA ou ARA como primeira linha. Conclusões: Nos diabéticos, os efeitos dos IECA e ARA parecem ser diferentes relativamente à mortalidade e eventos cardiovasculares. A evidência encontrada foi robusta e consistentemente favoreceu o uso de IECA como primeira opção na prevenção da morbi-mortalidade nesta população (FR A)
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.029 | 0.094 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.006 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".