The Impact of Selecting a High Hemoglobin Target Level on Health-Related Quality of Life for Patients With Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Treatment of anemia in chronic kidney disease (CKD) with erythropoietin-stimulating agents (ESAs) is commonplace. The optimal hemoglobin treatment target has not been established. A clearer understanding of the health-related quality of life (HQOL) impact of hemoglobin target levels is needed. We systematically reviewed the randomized controlled trial (RCT) data on HQOL for patients treated with low to intermediate (9.0-12.0 g/dL) and high hemoglobin target levels (>12.0 g/dL) and performed a meta-analysis of all available 36-item short-form (SF-36) RCT data. METHODS: We conducted a search to identify all RCTs of ESA therapy in patients with anemia associated with CKD (1966-December 2006). Inclusion criteria were (1) 30 or more participants, (2) anemic adults with CKD, (3) epoetin (alfa and beta) or darbepoetin used, (4) a control arm, and (5) reported HQOL using a validated measure. All available SF-36 data underwent meta-analysis using the weighted mean difference. RESULTS: Of 231 full texts screened, 11 eligible studies were identified. The SF-36 was used in 9 trials. Reporting of these data was generally incomplete. Data from each domain of the SF-36 were summarized. Statistically significant changes were noted in the physical function (weighted mean difference [WMD], 2.9; 95% confidence interval [CI], 1.3 to 4.5), general health (WMD, 2.7; 95% CI, 1.3 to 4.2), social function (WMD, 1.3; 95% CI, -0.8 to 3.4), and mental health (WMD, 0.4; 95% CI, 0.1 to 0.8) domains. None of the changes would be considered clinically significant. CONCLUSIONS: Our study suggests that targeting hemoglobin levels in excess of 12.0 g/dL leads to small and not clinically meaningful improvements in HQOL. This, in addition to significant safety concerns, suggests that targeting treatment to hemoglobin levels that are in the range of 9.0 to 12.0 g/dL is preferred.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».