The Effect of Erythropoietin-Stimulating Agents on Health-Related Quality of Life in Anemia of Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The efficacy of erythropoietin-stimulating agents (ESAs) for improving health-related quality of life (HRQOL) in anemia of chronic kidney disease (CKD) is unclear. PURPOSE: To determine the effect of ESAs on HRQOL at different hemoglobin targets in adults with CKD who were receiving or not receiving dialysis. DATA SOURCES: Searches of PubMed, EMBASE, the Cochrane Library, and ClinicalTrials.gov from inception to 1 November 2015, supplemented with manual screening. STUDY SELECTION: Randomized, controlled trials that evaluated the treatment of anemia with ESAs, including erythropoietin and darbepoetin, targeted higher versus lower hemoglobin levels, and used validated HRQOL metrics. DATA EXTRACTION: Study characteristics, quality, and data were assessed independently by 2 reviewers. Outcome measures were scores on the Short Form-36 Health Survey (SF-36), Kidney Dialysis Questionnaire (KDQ), and other tools. DATA SYNTHESIS: Of 17 eligible studies, 13 reported SF-36 outcomes and 4 reported KDQ outcomes. Study populations consisted of patients not undergoing dialysis (n = 12), those undergoing dialysis (n = 4), or a mixed sample (n = 1). Only 4 studies had low risk of bias. Pooled analyses showed that higher hemoglobin targets resulted in no statistically or clinically significant differences in SF-36 or KDQ domains. Differences in HRQOL were further attenuated in studies at low risk of bias and in subgroups of dialysis recipients. LIMITATION: Statistically significant heterogeneity among studies, few good-quality studies, and possible publication bias. CONCLUSION: ESA treatment of anemia to obtain higher hemoglobin targets does not result in important differences in HRQOL in patients with CKD. PRIMARY FUNDING SOURCE: KRESCENT and Manitoba Health Research Council Establishment.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».