Stone Prevalence in Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is uncertain how often patients with autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) develop kidney stones. Objective: To review English-language studies reporting the incidence and prevalence of stones and stone interventions in adults with ADPKD. Design: Systematic review and meta-analysis. Setting: Any country of origin. Patients: Adult patients with ADPKD. Measurements: Incidence or prevalence of kidney stones and stone interventions. Methods: We reviewed 1812 citations from bibliographic databases, abstracted data from 49 eligible studies, and assessed methodological quality in duplicate. In some studies, the proportion of adults with ADPKD with the outcome were compared to adults without ADPKD; for these studies, prevalence risk ratios were calculated and pooled using a random effects model. Results: We identified 49 articles that met our review criteria. The methodological quality of many studies was limited (scores ranging from 2 to 14 out of 22, with a higher score indicating higher quality). No study clearly reported stone incidence, and in the cross-sectional studies, the definition of stones was often unclear. The prevalence of stones ranged from 3% to 59%, and a prevalence of stone interventions ranged from 1% to 8%; the average patient age at the time of assessment ranged from 26 to 61 years across the studies. Two studies reported a nonstatistically significant higher stone prevalence in patients with ADPKD compared to unaffected family members. Compared to unaffected family members, patients with ADPKD had a higher prevalence of kidney stones (6 cross-sectional studies; unadjusted prevalence ratio: 1.8; 95% confidence interval: 1.3 to 2.6; P = .0007; test for heterogeneity: I 2 = 0%, P = .8). Limitations: Studies were limited to articles published in English. Conclusions: The prevalence of kidney stones and stone interventions in adults with ADPKD remains uncertain. Future studies of higher methodological quality are needed to better characterize the incidence and prevalence of kidney stones in patients with ADPKD. Trial registration: We did not register the protocol for this systematic review.
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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 | 0,018 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».