A systematic review and meta-analysis of the association between uric acid levels and chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
The function of uric acid (UA) in the genesis and evolution of chronic kidney disease (CKD) has motivated numerous studies, but the results remain inconclusive. We sought to conduct a systematic review and meta-analysis of cohort studies aiming to analyze the association of UA levels with the incidence and progression of CKD. Pubmed/Medline, Lilacs/Bireme and Web of Science were searched to identify eligible studies, following the PRISMA protocol. Data were presented for CKD incidence and progression separately. For the meta-analysis, studies with data stratified by subgroups according to serum UA levels were selected. The inverse variance-weighted random effects model was used to generate a combined effect estimate. Meta-regressions were performed to identify the causes of heterogeneity. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess the risk of bias. The publication bias was tested by funnel plot and Egger's test. Eighteen CKD incidence studies (n = 398,663) and six CKD progression studies (n = 13,575) were included. An inverse relationship was observed between UA levels and protection from CKD incidence and progression. Lower UA levels were protective for the risk of CKD incidence (RR 0.65 [95% CI 0.56-0.75]) and progression (RR 0.55 [95% CI 0.44-0.68]). UA seems to be implicated both in the genesis of CKD and its evolution.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».