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Enregistrement W4224989443 · doi:10.1186/s12882-022-02763-1

The effect of renin–angiotensin–aldosterone system inhibitors on continuous and binary kidney outcomes in subgroups of patients with diabetes: a meta-analysis of randomized clinical trials

2022· review· en· W4224989443 sur OpenAlexafffund
Noor Alsalemi, Cheryl A Sadowski, Naoual Elftouh, Maudeline Louis, Kelley Kilpatrick, Sherilyn K. D. Houle, Jean‐Philippe Lafrance

Notice bibliographique

RevueBMC Nephrology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversity of WaterlooMcGill UniversityUniversity of AlbertaUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineAlbuminuriaInternal medicineDiabetes mellitusDiabetic nephropathyRandomized controlled trialPlaceboKidney diseaseMeta-analysisUrologyEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Diabetic nephropathy is the leading cause of kidney failure. Clinical practice guidelines recommend prescribing renin–angiotensin aldosterone system inhibitors (RAASi) to prevent diabetic nephropathy at any stage. We conducted this systematic review and meta-analysis to compare the effects of RAASi with placebo and other antihypertensive agents in adults with diabetes on continuous and binary kidney outcomes to provide a comprehensive review of the class effect of RAASi on several subgroups. Methods A systematic electronic search to identify randomized clinical trials of a duration of ≥ 12 months that recruited ≥ 50 adult participants with type 1 or 2 diabetes with any stage of chronic kidney disease and proteinuria was conducted in MEDLINE, CINAHL, EMBASE, and Cochrane library with no language restriction. Studies were screened against the inclusion and exclusion criteria by two reviewers independently. Results In this meta-analysis, evidence was drawn from 26,551 patients with diabetes from 46 studies. Our analysis shows that RAASi were better than placebo in reducing SrCr (the raw mean difference [RMD] = -13.4 μmol/L; 95%CI: -16.78; -10.01) and albuminuria levels (standardized mean difference [SMD] = -1; 95%CI: -1.57, -0.44, I 2 = 96%). When compared to other active treatments, RAASi did not reduce SrCr (RMD = 0.03 μmol/L; 95%CI: -6.4, 6.10, I 2 = 76%), caused a non-significant reduction of GFR levels (RMD = -1.21 mL/min; 95%CI: -4.52, 2.09, I 2 = 86%), and resulted in modest reduction of albuminuria levels (SMD = -0.55; 95%CI: -0.95, -0.16, I 2 = 90%). RAASi were superior to placebo in reducing the risks of kidney failure (OR = 0.74; 95%CI: 0.56, 0.97) and doubling of serum creatinine levels (SrCr; OR = 0.71; 95%CI: 0.55, 0.91), but not in promoting the regression of albuminuria (OR = 3.00; 95%CI: 0.96, 9.37). RAASi, however, were not superior to other antihypertensives in reducing the risks of these outcomes. Patients with type 2 diabetes, macroalbuminuria and longer duration of diabetes had less risk of developing kidney failure in placebo-controlled trials, while longer duration of diabetes, normal kidney function, and hypertension increased the probability of achieving regression of albuminuria in active-controlled trials. Conclusion While our findings revealed the non-superiority of RAASi over other antihypertensives and portrayed a class effect on several subgroups of study participants, it raised a challenging question on whether RAASi deserve their place as first-line therapy in managing diabetic nephropathy.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
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 enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0270,065
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,298 · 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.

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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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