Impact of the reduction of calcineurin inhibitors on renal function in heart transplant patients: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Calcineurin inhibitors (CNIs) taken after heart transplantation lead to excellent short-term outcomes, but long-term use may cause chronic nephrotoxicity. Our aim was to identify, appraise, select and analyse all high-quality research evidence relevant to the question of the clinical impact of CNI-sparing strategies in heart transplant patients. METHODS: We carried out a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials on CNI reduction in heart transplant recipients. Primary outcomes were kidney function and acute rejection after 1 year. Secondary outcomes included graft loss, all-cause mortality and adverse events. RESULTS: Eight open-label studies were included, with 723 patients (four tested de novo CNI reduction and four maintenance CNI reduction). Calcineurin inhibitor reduction did not improve creatinine clearance at 12 months 5.46 [-1.17, 12.03] P = 0.32 I(2) = 65.4%. Acute rejection at 12 months (55/360 vs. 52/332), mortality (18/301 vs. 15/270) and adverse event rates (55/294 vs. 52/281) did not differ between the low-CNI and standard-CNI groups. There was significant benefit on creatinine clearance in patients with impaired renal function at 6 months [+12.23 (+5.26, +18.82) ml min(-1) , P = 0.0003] and at 12 months 4.63 [-4.55, 13.82] P = 0.32 I(2) = 75%. CONCLUSIONS: This meta-analysis did not demonstrate a favourable effect of CNI reduction on kidney function, but there was no increase in acute rejection. To provide a better analysis of the influence of CNI reduction patterns and associated treatments, a meta-analysis of individual patient data should be performed.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».