Improvement of kidney function in patients with chronic kidney disease and severe obesity after bariatric surgery: A systematic review and meta‐analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The general management for chronic kidney disease (CKD) includes treating reversible causes, including obesity, which may be both a driver and comorbidity for CKD. Bariatric surgery has been shown to reduce the likelihood of CKD progression and improve kidney function in observational studies. We performed a systematic review and meta‐analysis of patients with at least stage 3 CKD and obesity receiving bariatric surgery. We searched Embase, MEDLINE, CENTRAL and identified eligible studies reporting on kidney function outcomes in included patients before and after bariatric surgery with comparison to a medical intervention control if available. Risk of bias was assessed with the Newcastle‐Ottawa Risk of Bias score. Nineteen studies were included for synthesis. Bariatric surgery showed improved eGFR with a mean difference (MD) of 11.64 (95%CI: 5.84 to 17.45, I 2 = 66%) ml/min/1.73m 2 and reduced SCr with MD of −0.24 (95%CI −0.21 to −0.39, I 2 = 0%) mg/dl after bariatric surgery. There was no significant difference in the relative risk (RR) of having CKD stage 3 after bariatric surgery, with a RR of −1.13 (95%CI: −0.83 to −2.07, I 2 = 13%), but there was reduced likelihood of having uACR >30 mg/g or above with a RR of −3.03 (95%CI: −1.44 to −6.40, I 2 = 91%). Bariatric surgery may be associated with improved kidney function with the reduction of BMI and may be a safe treatment option for patients with CKD. Future studies with more robust reporting are required to determine the feasibility of bariatric surgery for the treatment of CKD.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découle