Evaluation of Short-Term Changes in Serum Creatinine Level as a Meaningful End Point in Randomized Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
Observational studies have shown that acute change in kidney function (specifically, AKI) is a strong risk factor for poor outcomes. Thus, the outcome of acute change in serum creatinine level, regardless of underlying biology or etiology, is frequently used in clinical trials as both efficacy and safety end points. We performed a meta-analysis of clinical trials to quantify the relationship between positive or negative short-term effects of interventions on change in serum creatinine level and more meaningful clinical outcomes. After a thorough literature search, we included 14 randomized trials of interventions that altered risk for an acute increase in serum creatinine level and had reported between-group differences in CKD and/or mortality rate ≥3 months after randomization. Seven trials assessed interventions that, compared with placebo, increased risk of acute elevation in serum creatinine level (pooled relative risk, 1.52; 95% confidence interval, 1.22 to 1.89), and seven trials assessed interventions that, compared with placebo, reduced risk of acute elevation in serum creatinine level (pooled relative risk, 0.57; 95% confidence interval, 0.44 to 0.74). However, pooled risks for CKD and mortality associated with interventions did not differ from those with placebo in either group. In conclusion, several interventions that affect risk of acute, mild to moderate, often temporary elevation in serum creatinine level in placebo-controlled randomized trials showed no appreciable effect on CKD or mortality months later, raising questions about the value of using small to moderate changes in serum creatinine level as end points in clinical trials.
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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 | 0,346 | 0,411 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».