Impact of imatinib treatment on renal function in chronic myeloid leukaemia patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recently, multiple epidemiological studies have linked imatinib with the alteration of renal function in chronic myeloid leukaemia (CML) patients. This meta-analysis aimed to summarize the impact of imatinib use on renal function in CML patients. METHODS: A systematic search was conducted on MEDLINE and Embase to identify articles assessing the impact of imatinib exposure on renal function in CML patients. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa scale (NOS). Two authors independently performed literature-screening, risk of bias and data extraction. The risk of renal dysfunction (chronic kidney disease or acute kidney injury) among imatinib users was computed as the primary outcome of interest. The certainty of findings was assessed using the grading of recommendations assessment, development and evaluation (GRADE) criteria. RESULTS: A total of nine articles qualified for inclusion in the systematic review, of which four articles were eligible for meta-analysis. Based on the scoring on NOS, majority of the included studies were found to be of moderate risk of bias. Majority of the studies (n = 6) reported significantly (p < .05) decrease in estimated glomerular filtration rate (eGFR) after imatinib treatment. The risk of developing renal dysfunction (chronic kidney disease or acute kidney injury) was found to be significantly higher in imatinib users as compared to other tyrosine kinase inhibitor (TKI) users with a pooled relative risk of 2.70 (95% CI: 1.49-4.91). Sensitivity analysis also revealed a consistently high risk of renal dysfunction with imatinib use. GRADE criteria revealed low certainty of evidence. CONCLUSION: This meta-analysis found an increased risk of renal dysfunction in imatinib users compared to other TKI users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».