Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials Using Tool-Assisted Target Weight Adjustments in Chronic Dialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Technological adjuncts have been developed to improve the accuracy of fluid removal goals in maintenance dialysis recipients. We aimed to determine whether the introduction of these tools has been shown to impact clinical outcomes. Methods We performed a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials that compared fluid management guided by technological adjuncts to standard care in hemodialysis and peritoneal dialysis. The primary outcome was all-cause mortality. Secondary outcomes were cardiovascular events, hospitalizations, intradialytic hypotension, blood pressure, symptoms, antihypertensive medications. and left ventricular mass index. Results Of the 2940 citations retrieved, we identified a total of 12 eligible trials comprising 2406 participants. In the 10 studies ( n = 2111) with data on mortality, the use of adjunct technologies was not associated with a reduction of mortality (rate ratio [RR]: 0.92; confidence interval [CI]: 0.57–1.51; I 2 = 36%). The intervention conferred a reduction in systolic arterial pressure (mean difference: −3.14; CI: −5.89 to −0.38; I 2 = 39%) but did not affect other outcomes. In a subgroup analysis, bioimpedance was associated with a reduced risk of hospitalization (RR: 0.68; CI: 0.46–0.99; I 2 = 55%). The risk of bias was high or unclear in most studies and the quality of evidence was judged to be low. Conclusions Among maintenance dialysis recipients, technological adjuncts for fluid management did not improve survival. Trials mostly investigated the use of bioimpedance, whereas the evidence for use of other technologies remain very scarce. Future adequately powered trials should assess a broader array of promising technologies using meaningful clinical outcomes over a prolonged follow-up duration.
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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 | 0,027 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,049 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».