PD12-04 CHRONIC HYPERGLYCAEMIA INCREASES THE RISK OF KIDNEY STONE DISEASE, RESULTS FROM A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
You have accessJournal of UrologyStone Disease: Epidemiology & Evaluation II (PD12)1 Apr 2019PD12-04 CHRONIC HYPERGLYCAEMIA INCREASES THE RISK OF KIDNEY STONE DISEASE, RESULTS FROM A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS Robert Geraghty, Sarah Prattley*, Abdihakim Maalim, Bhaskar Somani, Paul Cook, and Paul Roderick Robert GeraghtyRobert Geraghty More articles by this author , Sarah Prattley*Sarah Prattley* More articles by this author , Abdihakim MaalimAbdihakim Maalim More articles by this author , Bhaskar SomaniBhaskar Somani More articles by this author , Paul CookPaul Cook More articles by this author , and Paul RoderickPaul Roderick More articles by this author View All Author Informationhttps://doi.org/10.1097/01.JU.0000555372.20468.63AboutPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissionsReprints ShareFacebookLinked InTwitterEmail Abstract INTRODUCTION AND OBJECTIVES: Examination of association between chronic hyperglycaemia, in the form of diabetes mellitus (DM) and impaired glucose tolerance (IGT) in the context of metabolic syndrome (MetS), and the risk of kidney stone disease (KSD) METHODS: P-Chronic hyperglycaemic (DM and IGT) C-Without hyperglycaemia O-KSD S-Systematic review and meta-analysis of published observational studies (cohort, case control and cross-sectional) using PRISMA guidelines for studies reporting on DM or MetS and KSD. English language articles from January 2001-June 2018 reporting on all observational studies. Studies were excluded if there was no comparator group or fewer than 100 patients. Both unadjusted and adjusted (where reported) values were identified and used for meta-analysis. Risk is presented as RR for cohorts and OR for case-control and cross-sectional studies. Bias was assessed using the Newcastle-Ottawa quality assessment scale. PROSPERO registration number CRD42018093382. RESULTS: 2,340 articles were screened with 13 studies included for meta-analysis, 7 DM (3 cohort, 3 cross-sectional*, 3 case-control) and 6 MetS (all cross-sectional), with 5 providing data on IGT alone. These included 28,329 patients with DM, 31,767 patients with MetS and 12,770 with IGT. Controls included; DM: 589,791 patients, MetS: 178,050 patients and IGT: 293,852 patients. Adjusted risk for DM cohort studies was RR=1.23 (0.94-1.51) (p<0.001) (see fig. 1), for DM cross-sectional/case-control studies were OR=1.32 (1.21-1.43) (p<0.001), for IGT cross-sectional studies was OR=1.26 (0.92-1.58) (p<0.001) (see fig. 2) and MetS cross-sectional studies was OR=1.35 (1.16-1.54) (p<0.001). Risk of bias was moderate. CONCLUSIONS: Chronic hyperglycaemia increases the risk of developing kidney stone disease. In the context of the diabetes pandemic, this increases the risk of stone related morbidity and mortality. Source of Funding: None Southampton, United Kingdom© 2019 by American Urological Association Education and Research, Inc.FiguresReferencesRelatedDetails Volume 201Issue Supplement 4April 2019Page: e221-e222 Advertisement Copyright & Permissions© 2019 by American Urological Association Education and Research, Inc.MetricsAuthor Information Robert Geraghty More articles by this author Sarah Prattley* More articles by this author Abdihakim Maalim More articles by this author Bhaskar Somani More articles by this author Paul Cook More articles by this author Paul Roderick More articles by this author Expand All Advertisement PDF downloadLoading ...
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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 | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».