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Enregistrement W3161654996 · doi:10.1097/cce.0000000000000399

Comparing Renal Replacement Therapy Modalities in Critically Ill Patients With Acute Kidney Injury: A Systematic Review and Network Meta-Analysis

2021· review· en· W3161654996 sur OpenAlexaff
Zhikang Ye, Ying Wang, Long Ge, Gordon Guyatt, David Collister, Waleed Alhazzani, Sean M. Bagshaw, Emilie P. Belley‐Côté, Fang Fang, Liangying Hou, Philipp Kolb, François Lamontagne, Simon Oczkowski, Lonnie Pyne, Christian G. Rabbat, Matt Scaum, Borna Tadayon Najafabadi, Wimonchat Tangamornsuksan, Ron Wald, Qi Wang, Michael Walsh, Liang Yao, Linan Zeng, Abdullah Algarni, Rachel Couban, Paul Alexander, Bram Rochwerg

Notice bibliographique

RevueCritical Care Explorations · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensHamilton Health SciencesCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookePopulation Health Research InstituteUniversity of AlbertaUniversity of ManitobaUniversité de SherbrookeMcMaster UniversityAlberta Health ServicesSt. Michael's HospitalSeven Oaks General HospitalImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenal replacement therapyAcute kidney injuryMedicineCritically illModalitiesMeta-analysisIntensive care medicineTreatment modalityTherapeutic modalitiesInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To compare different modalities of renal replacement therapy in critically ill adults with acute kidney injury. DATA SOURCES: We searched Medline, PubMed, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and ClinicalTrials.gov from inception to 25 May, 2020. We included randomized controlled trials comparing the efficacy and safety of different renal replacement therapy modalities in critically ill patients with acute kidney injury. STUDY SELECTION: Ten reviewers (working in pairs) independently screened studies for eligibility, extracted data, and assessed risk of bias. DATA EXTRACTION: We performed random-effects frequentist network meta-analyses and used the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation approach to assess certainty of evidence. The primary analysis was a four-node analysis: continuous renal replacement therapy, intermittent hemodialysis, slow efficiency extended dialysis, and peritoneal dialysis. The secondary analysis subdivided these four nodes into nine nodes including continuous veno-venous hemofiltration, continuous veno-venous hemodialysis, continuous veno-venous hemodiafiltration, continuous arterio-venous hemodiafiltration, intermittent hemodialysis, intermittent hemodialysis with hemofiltration, slow efficiency extended dialysis, slow efficiency extended dialysis with hemofiltration, and peritoneal dialysis. We set the minimal important difference threshold for mortality as 2.5% (relative difference, 0.04). DATA SYNTHESIS: = 3,774 patients) proved eligible. There may be no difference in mortality between continuous renal replacement therapy and intermittent hemodialysis (relative risk, 1.04; 95% CI, 0.93-1.18; low certainty), whereas continuous renal replacement therapy demonstrated a possible increase in mortality compared with slow efficiency extended dialysis (relative risk, 1.06; 95% CI, 0.85-1.33; low certainty) and peritoneal dialysis (relative risk, 1.16; 95% CI, 0.92-1.49; low certainty). Continuous renal replacement therapy may increase renal recovery compared with intermittent hemodialysis (relative risk, 1.15; 95% CI, 0.91-1.45; low certainty), whereas both continuous renal replacement therapy and intermittent hemodialysis may be worse for renal recovery compared with slow efficiency extended dialysis and peritoneal dialysis (low certainty). Peritoneal dialysis was probably associated with the shortest duration of renal support and length of ICU stay compared with other interventions (low certainty for most comparisons). Slow efficiency extended dialysis may be associated with shortest length of hospital stay (low or moderate certainty for all comparisons) and days of mechanical ventilation (low certainty for all comparisons) compared with other interventions. There was no difference between continuous renal replacement therapy and intermittent hemodialysis in terms of hypotension (relative risk, 0.92; 95% CI, 0.72-1.16; moderate certainty) or other complications of therapy, but an increased risk of hypotension and bleeding was seen with both modalities compared with peritoneal dialysis (low or moderate certainty). Complications of slow efficiency extended dialysis were not sufficiently reported to inform comparisons. CONCLUSIONS: The results of this network meta-analysis suggest there is no difference in mortality between continuous renal replacement therapy and intermittent hemodialysis although continuous renal replacement therapy may increases renal recovery compared with intermittent hemodialysis. Slow efficiency extended dialysis with hemofiltration may be the most effective intervention at reducing mortality. Peritoneal dialysis is associated with good efficacy, and the least number of complications however may not be practical in all settings. Importantly, all conclusions are based on very low to moderate certainty evidence, limited by imprecision. At the very least, ICU clinicians should feel comfortable that the differences between continuous renal replacement therapy, intermittent hemodialysis, slow efficiency extended dialysis, and, where clinically appropriate, peritoneal dialysis are likely small, and any of these modalities is a reasonable option to employ in critically ill patients.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,038
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations50
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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