Systematic review: renal and other clinically relevant outcomes in hepatorenal syndrome trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although reversal of pretransplant renal dysfunction in hepatorenal syndrome reduces post-transplant complications, the overall impact on morbidity and mortality requires clarification. AIM: To review trials of pharmacologic interventions in hepatorenal syndrome, with specific assessment of trial quality and study endpoints, including patient survival and renal outcome measures. METHODS: Literature search and selection was carried out by a single reviewer. Data extraction and quality analysis were carried out by two independent reviewers. RESULTS: Of 848 identified articles, 36 were eligible for inclusion. Twenty-one were full-text. Only 19% were randomized-controlled trials. About 50% of studies included only Type 1 hepatorenal syndrome patients. Serum creatinine, urine output and urine sodium were the most common renal outcome measures. Only 42% defined a primary renal endpoint. About 88% of articles reported mortality rates. CONCLUSIONS: Existing literature of pharmacologic agents for use in hepatorenal syndrome is limited by poor study design, including non-randomization, heterogeneous study populations, lack of power, and limited use of clinically relevant outcomes. There is insufficient information in most trials to judge the impact of pharmacologic therapy on mortality or rates of transplantation. The validity of renal outcome measures as surrogate markers of more clinically relevant endpoints has not been established.
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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 | 0,029 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».