Acetylcysteine for prevention of contrast-induced nephropathy after intravascular angiography: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Contrast-induced nephropathy is an important cause of acute renal failure. We assess the efficacy of acetylcysteine for prevention of contrast-induced nephropathy among patients undergoing intravascular angiography. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials comparing prophylactic acetylcysteine plus hydration versus hydration alone in patients undergoing intravascular angiography. Studies were identified by searching MEDLINE, EMBASE, and CENTRAL databases. Our main outcome measures were the risk of contrast-induced nephropathy and the difference in serum creatinine between acetylcysteine and control groups at 48 h. RESULTS: Fourteen studies involving 1261 patients were identified and included for analysis, and findings were heterogeneous across studies. Acetylcysteine was associated with a significantly reduced incidence of contrast-induced nephropathy in five studies, and no difference in the other nine (with a trend toward a higher incidence in six of the latter studies). The pooled odds ratio for contrast-induced nephropathy with acetylcysteine relative to control was 0.54 (95% CI, 0.32-0.91, p = 0.02) and the pooled estimate of difference in 48-h serum creatinine for acetylcysteine relative to control was -7.2 mumol/L (95% CI -19.7 to 5.3, p = 0.26). These pooled values need to be interpreted cautiously because of the heterogeneity across studies, and due to evidence of publication bias. Meta-regression suggested that the heterogeneity might be partially explained by whether the angiography was performed electively or as emergency. CONCLUSION: These findings indicate that published studies of acetylcysteine for prevention of contrast-induced nephropathy yield inconsistent results. The efficacy of acetylcysteine will remain uncertain unless a large well-designed multi-center trial is performed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».