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Enregistrement W2969552750 · doi:10.1016/j.ijsu.2019.08.019

A prognostic role for non-thyroidal illness syndrome in chronic renal failure:a systematic review and meta-analysis

2019· review· en· W2969552750 sur OpenAlexaboutno aff
Huaiyu Xiong, Peijing Yan, Qiangru Huang, Tiankui Shuai, Jingjing Liu, Lei Zhu, Jiajü Lü, Xinyu Shi, Kehu Yang, Jian Liu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Surgery · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisCochrane LibraryInternal medicineConfidence intervalPublication biasFunnel plotRelative riskRenal functionMEDLINECreatinine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 Seventeen studies with a total of 4593 patients were finally included in the analysis. Among the 17 studies, 11 reported the mortality of CRF patients with low T3 and normal T3 levels. Subgroups were assigned according to different follow-up times and different methods of treatment. The mortality rate in the low T3 group was much higher than in the normal T3 group. 11 studies reported creatinine (Cr) results in patients with low T3 and normal T3 levels and our analysis found no significant differences between the two groups (95%CI: 0.46–0.25; P -heterogeneity = 0.000; P = 0.559). Five studies reported uric acid results and we found no significant differences between the two groups (95%CI: 0.08–0.22; P -heterogeneity = 0.438; P = 0.377). Five studies reported the urea levels in the two groups and our analysis found no significant differences (95%CI: 1.60–1.23; I 2 = 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 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)0,024
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,029
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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