Treatment of Uremic Pruritus: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Uremic pruritus is a common and burdensome symptom afflicting patients with advanced chronic kidney disease (CKD) and has been declared a priority for CKD research by patients. The optimal treatments for uremic pruritus are not well defined. STUDY DESIGN: Systematic review. SETTING & POPULATION: Adult patients with advanced CKD (stage ≥ 3) or receiving any form of dialysis. SELECTION CRITERIA FOR STUDIES: PubMed, CINAHL, Embase, International Pharmaceutical Abstracts, Scopus, Cochrane Library, and ClinicalTrials.gov from their inception to March 6, 2017, were systematically searched for randomized controlled trials (RCTs) of uremic pruritus treatments in patients with advanced CKD (stage ≥ 3) or receiving any form of dialysis. 2 reviewers extracted data independently. Risk of bias was assessed using the Cochrane Collaboration risk-of-bias tool. INTERVENTION: Any intervention for the treatment of uremic pruritus was included. OUTCOMES: A quantitative change in pruritus intensity on a visual analogue, verbal rating, or numerical rating scale. RESULTS: 44 RCTs examining 39 different treatments were included in the review. These treatments included gabapentin, pregabalin, mast cell stabilizers, phototherapy, hemodialysis modifications, and multiple other systemic and topical treatments. The largest body of evidence was found for the effectiveness of gabapentin. Due to the limited number of trials for the other treatments included, we are unable to comment on their efficacy. Risk of bias in most studies was high. LIMITATIONS: Heterogeneity in design, treatments, and outcome measures rendered comparisons difficult and precluded meta-analysis. CONCLUSIONS: Despite the acknowledged importance of uremic pruritus to patients, with the exception of gabapentin, the current evidence for treatments is weak. Large, simple, rigorous, multiarm RCTs of promising therapies are urgently needed.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».