A prognostic role for non-thyroidal illness syndrome in chronic renal failure:a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic renal failure (CRF) is a serious disease that has become a burden on global and local economics and public health. In addition, non-thyroidal illness syndrome (NTIS) has become increasingly more prevalent in CRF patients. MATERIALS AND METHODS: A data search was conducted on the PubMed/Medline, Cochrane Library, Web of Science, Embase, and CBM databases to identify studies up to November 1st, 2018, that compared low T3 and normal T3 levels in patients with CRF. Data analysis was done by calculating the relative risks (RR) and 95% confidence intervals (95% CI) and continuous variables were described by weighted mean difference (WMD) and 95% CI. The efficacy outcomes included renal function and mortality. The Newcastle-Ottawa Scale and Agency for Healthcare Research and Quality scale were used to assess the quality of the cohort and cross-sectional studies, respectively. A funnel plot was used to identify publication bias. RESULTS: = 0.0%; P-heterogeneity = 0.498;P = 0.798). CONCLUSION: Low T3 had a greater impact on the short-term prognosis of patients with CRF than on the long-term prognosis. NTIS did not cause substantial kidney damage.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».