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Enregistrement W3137753146 · doi:10.23736/s2724-6051.21.04116-3

Proton pump inhibitors use and risk of chronic kidney disease and end-stage renal disease

2021· article· en· W3137753146 sur OpenAlexaboutno aff
Carolina Santos Vengrus, Vinícius Daher Alvares Delfino, Paulo Roberto Bignardi

Notice bibliographique

RevueMinerva Urology and Nephrology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastroesophageal reflux and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseEnd stage renal diseaseRelative riskInternal medicineCochrane LibraryConfidence intervalMeta-analysisObservational studyMedical prescriptionDiseaseIntensive care medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: A possible association between long-term proton pump inhibitors (PPI) use and chronic kidney disease (CKD) has been recently described. Due to the potential health risk of this association, in the absence of proper clinical trials, we have decided to carry out a systematic review followed by meta-analysis. EVIDENCE ACQUISITION: PubMed, Cochrane Library, and Lilacs databases were searched. Studies that reported an association between PPI use and CKD or End-stage Renal Disease (ESRD) published until December 23, 2019, were included. All selected studies present high quality according to the New-Castle-Ottawa. The risk ratio (RR) and confidence interval (CI) were pooled using a random-effects model in CKD outcome analysis and fixed effects model for ESRD. A total of 10 observational studies were selected. EVIDENCE SYNTHESIS: Compared to patients who did not use PPI, the RR for CKD associated with PPI use was 1.35 (95% CI 1.15-1.56) with P<0.001, and the RR for ESRD associated with PPI use was 1.49 (95% CI 1.41-1.56) with P<0.001. CONCLUSIONS: This study indicates the presence of a significant association between PPI use and an increased risk of CKD and ESRD and reiterates the need for the medical prescription of this class of drugs to be made following the guidelines of the FDA.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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