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Enregistrement W3097597876 · doi:10.1016/j.ekir.2020.10.019

A Systematic Review of Complications Associated With Percutaneous Native Kidney Biopsies in Adults in Low- and Middle-Income Countries

2020· review· en· W3097597876 sur OpenAlexaff
Shepherd Kajawo, Udeme E. Ekrikpo, Mothusi Walter Moloi, Jean Jacques Noubiap, Mohamed A. Osman, Ugochi S. Okpechi‐Samuel, André Pascal Kengne, Aminu K. Bello, Ikechi G. Okpechi

Notice bibliographique

RevueKidney International Reports · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBiopsyNephrectomyKidneyPercutaneousKidney diseaseConfidence intervalMEDLINESurgeryRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Kidney biopsy is an important tool for making diagnoses and for assessing the drug treatment requirements and disease prognosis in the management of kidney diseases. There are variations in the rate of complications associated with kidney biopsies across countries, and this depends on various clinical and technical factors. The aim of this study is to report on complications associated with kidney biopsy performed in low- and middle-income countries. METHODS: tudies in MEDLINE, Embase, Cochrane Reviews, and African Journals Online. A random effects meta-analysis method was used to pool estimates of complications. RESULTS: = 0.588). Major complications included macroscopic hematuria (1.48%), nephrectomy (0.04%), blood loss requiring red cell transfusion (0.24%), angiographic intervention (0.22%), and death (0.01%). CONCLUSION: Complications associated with kidney biopsy in low- and middle-income countries are low, are comparable to those in other settings, and occur more sparingly when real-time ultrasound techniques or automated kidney biopsy needles are used. This suggests the need to expand the use of this procedure to improve diagnosis of kidney pathologies and choice of therapy when indicated.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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