Prevention of Chronic Kidney Disease and Subsequent Effect on Mortality: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To perform a systematic review of randomized controlled trials to determine whether prevention or slowing of progression of chronic kidney disease would translate into improved mortality, and if so, the attributable risk due to CKD itself on mortality. BACKGROUND: CKD is associated with increased mortality. This association is largely based on evidence from the observational studies and evidence from randomized controlled trials is lacking. METHODS: We searched Ovid, Medline and Embase for RCTs in which an intervention was given to prevent or slow the progression of CKD and mortality was reported as primary, secondary or adverse outcomes were eligible and selected. For the first phase, pooled relative risks for renal endpoints were assessed. For the second phase, we assessed the effect on mortality in trials of interventions that definitively reduced CKD endpoints. RESULTS: Among 52 studies selected in first phase, only renin-angiotensin-aldosterone-system blockade vs. placebo (n = 18 trials, 32,557 participants) met the efficacy criteria for further analysis in the second phase by reducing renal endpoints 15 to 27% compared to placebo. There was no difference in all-cause mortality (RR 0.99, 95% CI 0.92 to 1.08) or CV death (RR 0.97, 95% CI 0.78 to 1.21) between the treatment and control groups in these trials. There was sufficient statistical power to detect a 9% relative risk reduction in all-cause mortality and a 14% relative risk reduction in cardiovascular mortality. CONCLUSIONS: Firm evidence is lacking that prevention of CKD translates into reductions in mortality. Larger trials with longer follow-up time are needed to determine the benefit of CKD prevention on survival.
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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 | 0,022 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».