The Effect of Statin on Anemia in Patients with Chronic Kidney Disease and End-Stage Kidney Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Although erythropoietin-stimulating agents are effective in treating anemia in patients with end-stage kidney disease (ESKD) undergoing hemodialysis, some ESKD patients, especially those with inflammation, continue to suffer from anemia. Statin, an inhibitor of hydroxymethylglutaryl-CoA (HMG-CoA) reductase with lipid-lowering effects, may have a pleiotropic effect in reducing inflammation, and thus increase hemoglobin (Hb) level. We searched the PubMed, Embase, and Cochrane databases for relevant studies. The population of interest comprised advanced chronic kidney disease (CKD) patients and ESKD patients receiving hemodialysis with statin treatment. The included study designs were randomized control trial/cohort study/pre-post observational study, and outcomes of interest were Hb, erythropoietin resistance index (ERI) and ferritin. PRISMA 2020 guidelines were followed, and risk of bias (RoB) was assessed using the RoB 2.0 tool in randomized controlled trials, and the Newcastle-Ottawa scale (NOS) in cohort studies. We eventually included ten studies (5258 participants), comprising three randomized controlled trials and seven cohort studies. Overall, Hb increased by 0.84 g/dL (95% confidence interval [CI]: -0.02 to 1.70) in all groups using statins, including single-arm cohorts, and by 0.72 g/dL (95% CI: -0.02 to 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 g/dL (95% CI: 0.04-0.32) at baseline and 1.0 g/dL (95% CI: 0.13-1.87) at the endpoint. Ferritin increased by 9.97 ng/mL (95% CI: -5.36 to 25.29) in the study group and decreased by 34.01 ng/mL (95% CI: -148.16 to 80.14) in the control group; ferritin fluctuation was higher in the control group. In conclusion, statin may improve renal anemia in ESKD patients receiving hemodialysis and regular erythropoietin-stimulating agents. Future studies with more rigorous methodology and larger sample size study should be performed to confirm this beneficial effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».