Statins Against Drug-Induced Nephrotoxicity
Notice bibliographique
Résumé
Drug-induced nephrotoxicity (DIN) accounts for up to 60% of hospital acquired acute kidney injury with considerable morbidity and mortality. Several efforts have been made to reduce drug-induced nephrotoxicity; however, DIN remains a matter of concern. Statins with their antioxidant, anti-inflammatory and anti-apoptotic effects may have the potential to protect kidney against DIN. The present review evaluated all of the available in vitro and in vivo studies that examined the use of statins as renoprotective agents against nephrotoxic drugs. Materials for this review were obtained by searching Medline, PubMed, Scopus, Cochrane central register of controlled trials, and Cochrane database of systematic reviews. Key words used as search terms included "statin", "3-hydroxy-3-methylglutaryl-coenzyme A reductase inhibitors, "HMG-CoA reductase inhibitors", "nephroprotective", "renoprotective", "drug-induced renal diseases", "drug-induced nephrotoxicity", "drug-induced renal toxicity", "drug-induced nephropathy", "drug-induced renal side effects", and "contrast-induced nephropathy". This search was performed without time limitation. Only English language articles were included in this review. This review concluded that chronic statin user may be less prone to contrast-induced nephropathy (CIN) compared with statin non-users. Short-term high dose statin administration may also reduce the incidence of CIN in statin naïve patients. This renoprotective effect of statins against CIN is seen in low risk patients with normal kidney function or mild kidney dysfunction, but probably not in patients with moderate to severe renal dysfunction. Based on available animal data, statins may protect kidney against gentamicin-, cisplatin- and cyclosporine-induced nephrotoxicity, however, theses animal results have not yet been confirmed by human data. This article is open to POST-PUBLICATION REVIEW. Registered readers (see "For Readers") may comment by clicking on ABSTRACT on the issue's contents page.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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; 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 ».