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Enregistrement W4285027203 · doi:10.1177/20543581221100023

The Effects of Resistant Starch Consumption in Adult Patients With Chronic Kidney Disease: A Systematic Review

2022· review· en· W4285027203 sur OpenAlexaff
Kulwant Kingra, Sarah A. Curtis, Rebecca C. Mollard, Maryam Shamloo, Nicole Askin, Navdeep Tangri, Dylan MacKay

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensSeven Oaks General HospitalUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseInternal medicineCochrane LibraryRandomized controlled trialSystematic reviewRenal functionPlaceboMeta-analysisMEDLINEPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Resistant starches (RSs) are not digested by human digestive enzymes and pass through the upper digestive tract to become substrates for colonic bacteria. Resistant starch supplementation has shown promising results in altering the microbiota of animal models of chronic kidney disease (CKD). Resistant starch consumption may influence the production of uremic toxins in CKD. Objective: To conduct a systematic review to determine whether the consumption of RS reduces the progression of kidney disease in adult patients with CKD. Design: We included randomized controlled trials comparing RS supplementation to placebo, no treatment, or standard care. Cochrane Central, Embase, MEDLINE, Web of Science, and CINAHL databases were searched. There was no limitation on publication date, but only English manuscripts were included. The search was conducted in July 2020. Patients: Adult outpatient populations with CKD, using any recognized diagnostic criteria. Measurements: The primary outcome was change in glomerular filtration rate (GFR) from baseline through the end of the trial in patients not on dialysis; secondary outcomes included change in uremic toxin concentrations (p-cresol/p-cresyl sulfate [p-CS], indoxyl sulfate [IS]) and inflammatory markers (tumor necrosis factor alpha [TNF-α], C-reactive protein [CRP], interleukin 6 [IL-6]) from baseline through the end of the trial, and changes in self-reported symptom scores. Methods: The Cochrane Collaboration Risk of Bias tool was used to assess risk of bias in included studies. The systematic review results are reported following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis guidelines. Results: We identified 4 unique studies, reported in 9 publications that met our inclusion criteria, including a total of 215 enrolled participants. Results were calculated using data from the longest reported follow-up time. The primary outcome of changes in kidney function markers was only studied in 1 trial; this trial reported an increase in creatinine and a decrease in blood urea nitrogen; no changes in GFR were reported. A review of the secondary outcomes showed an overall decline in IS, TNF-α, and IL-6, in RS groups, but with mixed results in p-CS and CRP/high-sensitivity CRP. Safety data showed that RS was well tolerated with no reports of excessive side effects. Limitations: We determined a meta-analysis was not feasible due to clinical heterogeneity between study populations and differences in reported outcomes in the included studies. Conclusion: There is limited and inconsistent evidence on the impact of RS in adult patients with CKD. Further research is needed to determine the safety and efficacy of RS supplementation in this population.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,009
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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