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Enregistrement W3164817217 · doi:10.1177/1759720x211016661

Hyperuricemia, urate-lowering therapy, and kidney outcomes: a systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W3164817217 sur OpenAlexaboutno aff
Gaurav Sharma, Abhishek Dubey, Nilesh Nolkha, Jasvinder A. Singh

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Musculoskeletal Disease · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHyperuricemiaMeta-analysisInternal medicineUric acidIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Contradictory evidence exists for association of hyperuricemia and kidney function. To investigate the association of hyperuricemia and kidney function decline (hyperuricemia question) and effect of urate-lowering therapies (ULTs) on kidney function (ULT question), we performed a systematic review and meta-analysis. Methods: MEDLINE, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and CINAHL were searched from inception to July 2020. We selected observational studies for the hyperuricemia question and controlled trials for the ULT question. Two investigators independently assessed study eligibility and abstracted the data. Risk of bias was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale and Cochrane risk of bias tool. Meta-analysis was done using the inverse variance method and random effect model. We estimated odds ratio (OR), hazard ratio (HR), risk ratio (RR), and the mean difference (MD). Evidence certainty was evaluated using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) system. Results: Of 12,037 studies screened, 131 studies with 3,414,226 patients were included. Hyperuricemia was associated with a significant risk of rapid estimated glomerula filtration rate (eGFR) decline ⩾3 ml/min per 1.73 m 2 per year (OR 1.38, 95% CI 1.20–1.59; low certainty), albuminuria (OR/HR 1.94, 95% CI 1.34–2.79; very low certainty), chronic kidney disease (OR/HR 2.13, 95% CI 1.74–2.61; very low certainty), and kidney failure (HR 1.53, 95% CI 1.18–1.99; very low certainty). Compared with control, ULT use for ⩾1 year was associated with significantly more improved eGFR (MD 1.81 ml/min per 1.73 m 2 , 95% CI 0.26–3.35; very low certainty), serum creatinine (MD −0.33 mg/dl, 95% CI −0.47 to −0.19; low certainty), and proteinuria (MD −5.44 mg/day, 95% CI −8.49 to −2.39; low certainty), but no difference in kidney failure. Conclusion: Hyperuricemia is associated with worsening eGFR, albuminuria, chronic kidney disease, and kidney failure. ULT use for ⩾1 year may improve kidney function. Registration: The protocol was registered at PROSPERO database, CRD42015013859.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,035
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations42
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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