Hyperuricemia, urate-lowering therapy, and kidney outcomes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».