Risk of active tuberculosis in chronic kidney disease: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the global prevalence of chronic kidney disease (CKD) is increasing, the relationship between CKD and active TB is not well described. OBJECTIVE: To conduct a systematic review to evaluate active TB risk in CKD populations. METHODS: We searched Ovid Medline, EMBASE and Cochrane databases and relevant journals to identify multicentre or regional studies reporting quantitative effect estimates of an association between CKD and active TB. Risk ratios and rate ratios were used as common measures of association. Pooled estimates were generated using a random-effects model. RESULTS: Of 3406 papers screened, 12 eligible studies were identified with 71,374 end-stage renal disease (ESRD) patients and 560 TB cases. Meta-analysis of adjusted rate ratio data in dialysis populations showed an increased rate of 3.62 (95%CI 1.79-7.33, P < 0.001) compared to the general population, while unadjusted risk ratio data in transplant populations showed an increased risk of 11.35 (95%CI 2.97-43.41) compared to the general population. CONCLUSION: We found consistent evidence of an increased risk of active TB in ESRD compared to the general population. This relationship persisted despite variability in study population, design and renal replacement therapy (RRT) modality. Further research into the role of comorbidities, RRT modality and CKD stage is required to better understand the association between CKD and active TB.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».