Statins for Improving Renal Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Statins frequently are used to prevent cardiovascular events. Several recent studies suggest that statins also may have renal benefits, although this is controversial. This systematic review and meta-analysis were performed to assess the effect of statins on change in kidney function and urinary protein excretion. Medline, EMBASE, the Cochrane Central Register of Controlled Trials, conference proceedings, and the authors' personal files were searched. Published or unpublished randomized, controlled trials or crossover trials of statins that reported assessment of kidney function or proteinuria were included, and studies of individuals with ESRD were excluded. Data were extracted for study design, subject characteristics, type of statin and dose, baseline/change in cholesterol levels, and outcomes (change in measured or estimated GFR [eGFR] and/or urinary protein excretion). Weighted mean differences were calculated for the change in GFR between statin and control groups using a random-effects model. A random-effects model also was used to calculate the standardized mean difference for the change in urinary protein excretion between groups. Twenty-seven eligible studies with 39,704 participants (21 with data for eGFR and 20 for proteinuria or albuminuria) were identified. Overall, the change in the weighted mean differences for eGFR was statistically significant (1.22 ml/min per yr slower in statin recipients; 95% confidence interval [CI] 0.44 to 2.00). In subgroup analysis, the benefit of statin therapy was statistically significant in studies of participants with cardiovascular disease (0.93 ml/min per yr slower than control subjects; 95% CI 0.10 to 1.76) but was NS for studies of participants with diabetic or hypertensive kidney disease or glomerulonephritis. The standardized mean difference for the reduction in albuminuria or proteinuria as a result of statin therapy was statistically significant (0.58 units of SD greater in statin recipients; 95% CI 0.17 to 0.98). Statin therapy seems to reduce proteinuria modestly and results in a small reduction in the rate of kidney function loss, especially in populations with cardiovascular disease.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».