Risk of hip fracture in patients on dialysis or kidney transplant: a meta-analysis of 14 cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We aimed to conduct a meta-analysis of published cohort studies to evaluate the risk of hip fracture in patients undergoing dialysis or kidney transplantation (KT). Methods: We identified relevant studies by searching PubMed, EMBASE and Google Scholar databases from their inception to December 31, 2017. Cohort studies evaluating risk of hip fractures in patients undergoing dialysis or KT were considered included. The methodological quality of the cohort studies was assessed using the modified Newcastle-Ottawa scale. Results: In our meta-analysis of 14 retrospective cohort studies, a total of more than 1.5 million patients undergoing dialysis or KT were included, of whom more than 30,000 had hip fractures. After the merger, the proportion of hip fractures was 1.92% (95% CI, 1.38%-2.46%) with significant heterogeneity ( I 2 =99.9%, P =0.000) in all patients, and the incidence rate of hip fractures (per 1,000 person-years) was 8.95 (95% CI, 4.05–13.85) with significant heterogeneity ( I 2 =99.9%, P =0.000). The pooled relative risks (RR) value for dialysis patients compared with the general population were 6.35 (95% CI, 4.53–8.88) for male and 5.57 (95% CI, 4.44–6.99) for female. The pooled RR value for hemodialysis (HD) patients compared with peritoneal dialysis (PD) patients was 1.39 (95% CI, 1.13–1.70) with no heterogeneity ( I 2 =0.0%, P =0.763). Conclusion: In conclusion, the present meta-analysis reveals that about 2% of dialysis or KT patients go on to sustain a hip fracture during follow-up, with the overall hip fracture incidence rates being 8.95 per 1,000 person-years. The overall risk of hip fracture was more than 5-fold higher in dialysis patients than in the general population. Among patients on PD, HD, and KT, HD and KT patients had the highest and the lowest risk of hip fractures, respectively. Keywords: risk, hip fracture, dialysis or kidney transplant, meta-analysis
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».