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Enregistrement W4229059699 · doi:10.1093/ndt/gfac072.004

MO522: The Effect of Statin on Anemia in Patients With End-Stage Kidney Disease Receiving Hemodialysis: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4229059699 sur OpenAlexaboutno aff
Yen‐Chung Lin

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythropoietin and Anemia Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineRandomized controlled trialHemodialysisKidney diseaseAnemiaCochrane LibraryStatinMeta-analysisCohort studyCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND AND AIMS Although treatment with erythropoietin-stimulating agents is effective in treating anemia in patients with end-stage kidney disease undergoing hemodialysis, some uremia patients, especially those with inflammation, continue to suffer from anemia. HMG-CoA reductase inhibitors (statins), which are lipid-lowering agents, may have a pleiotropic effect in reducing inflammation. Hence, we investigated the role of statin on hemoglobin (Hb) in patients receiving hemodialysis. METHOD We searched the PubMed, Embase, Medline, and Cochrane databases by using predefined keywords and MeSH terms for randomized controlled trials or cohort studies. Studies were included if (1) participants with CKD/ESKD were included, (2) treatment arms with statins were included, (3) study type was randomized control trial/cohort study and (4) outcomes of interest were hemoglobin (Hb), erythropoietin resistance index (ERI) and ferritin. Risk of bias tool 2.0 and the Newcastle–Ottawa Scale (NOS) were utilized to assess risk of bias in randomized controlled trials and cohort studies, respectively. Egger's test was used to test publication bias. In addition, our study was reported according to the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA) 2020 statement. RESULTS We eventually included 10 studies (5258 participants), comprising three randomized controlled trials and seven cohort studies. Overall, Hb increased by 0.84 g/dL [95% confidence interval (95% CI) −0.02–1.70] in all groups of using statins, including single-arm cohorts, and by 0.72 g/dL (95% CI −0.02–1.46) in studies with placebo control. Hb levels were higher in the study group than in the control group, with a mean difference of 0.18 (95% CI 0.04–0.32) at baseline and 0.86 (95% CI 0.74–0.99) at the endpoint. Ferritin increased by 9.97 mg/dL (95% CI −5.36–25.29) in the study group and decreased by 34.01 mg/dL (95% CI −148.16–80.14) in the control group; ferritin fluctuation was higher in the control group. CONCLUSION Statin may improve renal anemia in patients with CKD and receiving regular erythropoietin-stimulating agents. Future studies with more rigorous methodology and larger sample size study should be performed to confirm this beneficial effect.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,037
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,271 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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