5.3 REVERSIBILITY OF ARTERIAL STIFFNESS AFTER KIDNEY TRANSPLANTATION: SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic kidney disease is associated with increased arterial stiffness. Correction of the uremic milieu by kidney transplantation (KTx) may be improve arterial stiffness. However, results from clinical studies are not uniformly convincing. This could be related to small sample size of studies, heterogeneity in methods and timing of assessment of arterial stiffness after KTx. We aim to measure the reversibility of arterial stiffness after KTx. Design and Method: Observational studies and randomized controlled trials with measurements of pulse wave velocity (PWV), pulse pressure (PP) and/or augmentation index (AIx) were extracted from MEDLINE, EMBASE, COCHRANE LIBRARY, and Web of Science from their inception to January 2016. Two reviewers independently identified eligible studies comparing PW, PP and/or AIx pre to post KTx and extracted data including population characteristics, interventions and outcomes. Results: 13 studies of 981 met our inclusion criteria. 11 Studies (408 renal transplant) have been included in meta-analysis. There was a standard mean change of PWV by −0.45 (95% CI: − 0.68 −0.20, I2=58%) post-KTx. Both studies using aortic PWV (5 studies, 160 patients) and those using brachial-ankle PWV, showed a significant decrease of PWV by −1.58 m/s (95% CI: −2.97 − 0.19, I2= 87%) and by −1.21 m/s (95% CI: − 1.89 – 0.54, I2=0 %) post-KTx, respectively. Analysis of central PP and AIx showed significant reduction post-KTx by −4.77 (95% CI: −9.19 −0.35, I2=55%) and by −11.59 (95% CI:-15.64 −7.53, I2=43%), respectively. Only two studies have reported adjusted parameters for mean arterial pressure. Conclusions: There is a significant reduction in PWV, central PP and AIx after KTx. Heterogeneity among studies are globally moderate. Further analysis is required to examine the importance of changes in different vascular beds taking into account changes in blood pressure.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».