Effects of uric acid-lowering therapy on renal outcomes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-randomized studies suggest an association between serum uric acid levels and progression of chronic kidney disease (CKD). The aim of this systematic review is to summarize evidence from randomized controlled trials (RCTs) concerning the benefits and risks of uric acid-lowering therapy on renal outcomes. METHODS: Medline, Excerpta Medical Database and Cochrane Central Register of Controlled Trials were searched with English language restriction for RCTs comparing the effect of uric acid-lowering therapy with placebo/no treatment on renal outcomes. Treatment effects were summarized using random-effects meta-analysis. RESULTS: Eight trials (476 participants) evaluating allopurinol treatment were eligible for inclusion. There was substantial heterogeneity in baseline kidney function, cause of CKD and duration of follow-up across these studies. In five trials, there was no significant difference in change in glomerular filtration rate from baseline between the allopurinol and control arms [mean difference (MD) 3.1 mL/min/1.73 m2, 95% confidence intervals (CI) -0.9, 7.1; heterogeneity χ2=1.9, I2=0%, P=0.75]. In three trials, allopurinol treatment abrogated increases in serum creatinine from baseline (MD -0.4 mg/dL, 95% CI -0.8, -0.0 mg/dL; heterogeneity χ2=3, I2=34%, P=0.22). Allopurinol had no effect on proteinuria and blood pressure. Data for effects of allopurinol therapy on progression to end-stage kidney disease and death were scant. Allopurinol had uncertain effects on the risks of adverse events. CONCLUSIONS: Uric acid-lowering therapy with allopurinol may retard the progression of CKD. However, adequately powered randomized trials are required to evaluate the benefits and risks of uric acid-lowering therapy in CKD.
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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 | 0,017 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».