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Enregistrement W2325852539 · doi:10.5414/cnp62077

The role of N-acetylcysteine in preventing radiographic contrast-induced nephropathy

2004· review· en· W2325852539 sur OpenAlexaff
Veena Guru, Stephen E. Fremes

Notice bibliographique

RevueClinical Nephrology · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContrast-induced nephropathyNephropathyOdds ratioRandomized controlled trialCreatinineAcetylcysteineConfidence intervalClinical trialInternal medicineMeta-analysisUrologySurgeryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: There have been many small randomized controlled trials evaluating the effectiveness of N-acetylcysteine (NAC) in preventing radiographic contrast-induced nephropathy. Most studies have suggested a beneficial NAC effect. This meta-analysis describes the effect of NAC in the prevention of radiographic contrast-induced nephropathy in the aggregated trial data. METHODS: A search using MEDLINE from 1966 to December 2003 identified all randomized control trials that evaluated NAC in those patients at risk of acute renal failure (ARF) following either angiographic or CT scan contrast exposure. All studies included in the review employed the use of either low-osmolar (n = 9 trials) or iso-osmolar (n = 2 trials) contrast agents. The outcome of interest was ARF as defined by a rise in serum creatinine (Cr > or = 0.5 mg/dl rise or > 25% increase from baseline) after exposure to contrast. The data were aggregated by the methods of Mantel and Haenszel. RESULTS: The overall summary odds ratio estimate of 0.46 (95% confidence interval 0.32 - 0.66) suggests a strong protective effect of NAC in preventing radiographic-induced nephropathy. CONCLUSION: In summary, there is good aggregate trial evidence to suggest that patients who have an elevated serum creatinine level at baseline benefit from receiving periprocedure NAC in the prevention of contrast-induced ARF.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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