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Enregistrement W2790939609 · doi:10.1093/ndt/gfw470

The association between proton pump inhibitor use and the risk of adverse kidney outcomes: a systematic review and meta-analysis

2017· review· en· W2790939609 sur OpenAlexafffund
Surapon Nochaiwong, Chidchanok Ruengorn, Ratanaporn Awiphan, Kiatkriangkrai Koyratkoson, Chayutthaphong Chaisai, Kajohnsak Noppakun, Wilaiwan Chongruksut, Kednapa Thavorn

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastroesophageal reflux and treatments
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa HospitalInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesOttawa Hospital Research Institute
Mots-clésMedicineMeta-analysisProton-pump inhibitorAdverse effectIntensive care medicineKidney diseaseMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Existing epidemiological studies illustrate that proton pump inhibitors (PPIs) may be related to adverse kidney outcomes. To date, no comprehensive meta-analysis has been conducted to evaluate and quantify this association. Methods: We performed a systematic review and meta-analysis of studies to assess the association between PPI use and the risk of adverse kidney outcomes. We searched MEDLINE, Embase, SCOPUS, Web of Science, CINAHL, Cochrane Library and grey literature with no language restrictions (through 31 October 2016). Adverse kidney outcomes were acute interstitial nephritis (AIN), acute kidney injury (AKI), chronic kidney disease (CKD) and end-stage renal disease (ESRD). The risk ratios (RRs) and confidence intervals (CIs) were pooled using a random effects model. The strength of evidence (SOE) for each outcome was assessed using the Grading of Recommended Assessment, Development and Evaluation system. Results: Of 2037 identified studies, four cohort and five case-control studies with ∼2.6 million patients were included. Of these, 534 003 (20.2%) were PPI users. Compared with non-PPI users, PPI users experienced a significantly higher risk of AKI [RR 1.44 (95% CI 1.08-1.91); P = 0.013; SOE, low] and CKD [RR 1.36 (95% CI 1.07-1.72); P = 0.012; SOE, low]. Moreover, PPIs increased the risk of AIN [RR 3.61 (95% CI 2.37-5.51); P < 0.001; SOE, insufficient] and ESRD [RR 1.42 (95% CI 1.28-1.58); P < 0.001; SOE, insufficient]. Conclusion: PPI usage was associated with adverse kidney outcomes; however, these findings were based on observational studies and low-quality evidence. Additional rigorous studies are needed for further clarification.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,046
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations189
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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