Angiotensin-Converting Enzyme Inhibitors and Angiotensin Receptor Blockers in Peritoneal Dialysis: Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Angiotensin-converting enzyme inhibitors (ACEIs) and angiotensin receptor blockers (ARBs) are widely used in clinical practice. The safety and efficacy of these agents in peritoneal dialysis (PD) patients are unclear. OBJECTIVES: We conducted a systematic review to study the safety and efficacy of ACEI and ARB use in PD patients. Primary outcome measures were mortality and cardiovascular (CV) events; secondary outcome measures were renal function, proteinuria, hyperkalemia, and erythropoietin requirement at 3 months. METHODS: We searched Medline, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, trial registry Web sites, reference lists of eligible and review articles, as well as abstracts from the American Society of Nephrology and Canadian Society of Nephrology meetings. To be eligible, studies had to be randomized controlled trials that allocated PD patients to ACEI and ARB use or to placebo or other antihypertensive medications, included adult patients, and reported on at least one of the outcome measures. RESULTS: 418 citations were identified. Four met the eligibility criteria. Three examined CV events and mortality, of which two studies did not have any events. The third showed no statistically significant difference between control and treatment groups in either CV events or mortality: odds ratio 1.56 [95% confidence interval (CI) 0.24 - 10.05] for mortality and odds ratio 1.00 (95% CI 0.19 - 5.40) for CV events. Two studies reported renal function at 12 months and the weighted mean difference was 0.91 mL/minute/1.73 m(2) (95% CI 0.14 - 1.68), favoring ACEI and ARB use. CONCLUSIONS: In PD patients, evidence for the use of ACEIs and ARBs for reduction of mortality and CV events is lacking. Limited data suggest that they slow the loss of residual renal function.
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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 | 0,016 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,074 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».