The association between circulating magnesium and clinically relevant outcomes in patients with chronic kidney disease: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: Despite modern treatment, risk for cardiovascular disease and mortality in patients with chronic kidney disease (CKD) is unacceptably high. Observational studies have shown associations of magnesium with risk for several clinical outcomes in CKD of variable magnitude. The aim of this review is to provide a systematic overview and meta-analysis of longitudinal studies assessing the association of plasma magnesium concentration with clinically relevant outcomes in adult patients with chronic kidney disease, with a minimal follow-up of 6 months. Primary outcomes of interest were all-cause mortality, cardiovascular mortality, cardiovascular events, sudden death and hospitalisation. METHODS: The electronic databases PubMed, Embase and The Cochrane Library were searched using terms relating to plasma magnesium and CKD patients, and two authors independently selected eligible studies. Study quality was assessed according to the Newcastle-Ottawa Scale. Results of studies with a comparable magnesium exposure and outcome measure, were pooled using a random-effects meta-regression analysis. RESULTS: The search yielded 6156 records of which 33 studies, involving 348,059 patients, met the eligibility criteria. Finally, 22 studies could be included in the meta-analysis. Higher magnesium was associated with a lower risk for all-cause mortality (HR 0.90 [0.87-0.94] per 0.1 mmol/L increase of magnesium) and cardiovascular mortality and events (HR 0.85 [0.77-0.94] per 0.1 mmol/L). CONCLUSIONS: Magnesium concentration is inversely associated with all-cause mortality and cardiovascular mortality and events. Therefore, increasing magnesium may improve risk in patients with chronic kidney disease. This meta-analysis forms a firm base for future prospective trials to test whether increasing plasma magnesium, indeed has beneficial effects on clinical outcomes.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».