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Enregistrement W2782692580 · doi:10.1177/2054358117749531

Mortality and Hospitalizations in Intensive Dialysis: A Systematic Review and Meta-Analysis

2018· review· en· W2782692580 sur OpenAlexaff
Anna Mathew, Jody‐Ann McLeggon, Nirav Mehta, Samuel Leung, Valerie S. Barta, Thomas McGinn, Gihad Nesrallah

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensHumber River Regional HospitalUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyRandomized controlled trialHazard ratioHemodialysisInternal medicineConfidence intervalDialysisMeta-analysisPeritoneal dialysisMEDLINEIntensive careIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Survival and hospitalization are critically important outcomes considered when choosing between intensive hemodialysis (HD), conventional HD, and peritoneal dialysis (PD). However, the comparative effectiveness of these modalities is unclear. Objective: We had the following aims: (1) to compare the association of mortality and hospitalization in patients undergoing intensive HD, compared with conventional HD or PD and (2) to appraise the methodological quality of the supporting evidence. Data Sources: MEDLINE, Embase, ISI Web of Science, CENTRAL, and nephrology conference abstracts. Study Eligibility, Participants, and Interventions: We included cohort studies with comparator arm, and randomized controlled trials (RCTs) with >50% of adult patients (≥18 years) comparing any form of intensive HD (>4 sessions/wk or >5.5 h/session) with any form of chronic dialysis (PD, HD ≤4 sessions/wk or ≤5.5 h/session), that reported at least 1 predefined outcome (mortality or hospitalization). Methods: We used the GRADE approach to systematic reviews and quality appraisal. Two reviewers screened citations and full-text articles, and extracted study-level data independently, with discrepancies resolved by consensus. We pooled effect estimates of randomized and observational studies separately using generic inverse variance with random effects models, and used fixed-effects models when only 2 studies were available for pooling. Predefined subgroups for the intensive HD cohorts were classified by nocturnal versus short daily HD and home versus in-center HD. Results: Twenty-three studies with a total of 70 506 patients were included. Of the observational studies, compared with PD, intensive HD had a significantly lower mortality risk (hazard ratio [HR]: 0.67; 95% confidence interval [CI]: 0.53-0.84; I 2 = 91%). Compared with conventional HD, home nocturnal (HR: 0.46; 95% CI: 0.38-0.55; I 2 = 0%), in-center nocturnal (HR: 0.73; 95% CI: 0.60-0.90; I 2 = 57%) and home short daily (HR: 0.54; 95% CI: 0.31-0.95; I 2 = 82%) intensive regimens had lower mortality. Of the 2 RCTs assessing mortality, in-center short daily HD had lower mortality (HR: 0.54; 95% CI: 0.31-0.93), while home nocturnal HD had higher mortality (HR: 3.88; 95% CI: 1.27-11.79) in long-term observational follow-up. Hospitalization days per patient-year (mean difference: –1.98; 95% CI: –2.37 to −1.59; I 2 = 6%) were lower in nocturnal compared with conventional HD. Quality of evidence was similarly low or very low in RCTs (due to imprecision) and observational studies (due to residual confounding and selection bias). Limitations: The overall quality of evidence was low or very low for critical outcomes. Outcomes such as quality of life, transplantation, and vascular access outcomes were not included in our review. Conclusions: Intensive HD regimens may be associated with reduced mortality and hospitalization compared with conventional HD or PD. As the quality of supporting evidence is low, patients who place a high value on survival must be adequately advised and counseled of risks and benefits when choosing intensive dialysis. Practice guidelines that promote shared decision-making are likely to be helpful.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,043
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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