Comparison of peritoneal dialysis with hemodialysis on survival of diabetic patients with end-stage kidney disease: a meta-analysis of cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Renal replacement therapy was primary treatment for end stage kidney (ESRD) patients. Numbers of studies comparing peritoneal dialysis (PD) and hemodialysis (HD) yielded inconsistent results. The aim of this study was to assess the mortality risk between diabetic PD patients and those in HD.Methods: We included cohort studies comparing the risk of death among diabetic ESRD patients who receiving peritoneal dialysis or hemodialysis by searching Medline and Embase. Overall estimates were calculated using the random-effects model.Results: Seventeen studies were included in the meta-analyses. Mortality comparison between PD and HD in the diabetic ESRD patients showed PD significantly increased mortality rate (hazard ratio (HR) 1.20; 95% confidence interval (CI) 1.10–1.30; I2 = 89.1%). The overall HR using an intention-to-treat analysis was 1.23 with 95% CI (1.13 to 1.34). Meta-regression demonstrated PD patients from Asian country were associated with increase in mortality risk (coefficient = 0.270, SE = 0.112, p = .033).Limitation: The high heterogeneity in our meta-analyses undermined the robustness of the findings.Conclusion: ESRD patients with diabetes may benefit more from HD than PD.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».