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Enregistrement W2899097956 · doi:10.1093/jn/nxy197

'Changes in Kidney Function Do Not Differ between Healthy Adults Consuming Higher- Compared with Lower- or Normal-Protein Diets: A Systematic Review and Meta-Analysis

2018· review· en· W2899097956 sur OpenAlexaff
Michaela C. Devries, Arjun Sithamparapillai, K. Scott Brimble, Laura Banfield, Robert W. Morton, Stuart M. Phillips

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisRenal functionMedicineInternal medicineRandomized controlled trialKidney diseaseStrictly standardized mean differenceConfidence intervalUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Higher-protein (HP) diets are advocated for several reasons, including mitigation of sarcopenia, but their effects on kidney function are unclear. Objective: This meta-analysis was conducted to determine the effect of HP intakes on kidney function in healthy adults. Methods: We conducted a systematic review and meta-analysis of trials comparing HP (≥1.5 g/kg body weight or ≥20% energy intake or ≥100 g protein/d) with normal- or lower-protein (NLP; ≥5% less energy intake from protein/d compared with HP group) intakes on kidney function. Medline and EMBASE databases were searched. Randomized controlled trials comparing the effects of HP with NLP (>4 d duration) intakes on glomerular filtration rate (GFR) in adults without kidney disease were included. Results: A total of 2144 abstracts were reviewed, with 40 articles selected for full-text review; 28 of these were analyzed and included data from 1358 participants. Data were analyzed using random-effects meta-analysis (RevMan 5; The Cochrane Collaboration), meta-regression (STATA; StataCorp), and dose-response analysis (Prism; GraphPad). Analyses were conducted using postintervention (post) GFR and the change in GFR from preintervention to post. The post-only comparison showed a trivial effect for GFR to be higher after HP intakes [standardized mean difference (SMD): 0.19; 95% CI: 0.07, 0.31; P = 0.002]. The change in GFR did not differ between interventions (SMD: 0.11; 95% CI: -0.05, 0.27; P = 0.16). There was a linear relation between protein intake and GFR in the post-only comparison (r = 0.332, P = 0.03), but not between protein intake and the change in GFR (r = 0.184, P = 0.33). The main limitation of the current analysis is the unclear risk of selection bias of the included trials. Conclusions: Postintervention GFR comparisons indicate that HP diets result in higher GFRs; however, when changes in GFR were compared, dietary protein had no effect. Our analysis indicates that HP intakes do not adversely influence kidney function on GFR in healthy adults.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,027
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 GPT0,346
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations95
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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