Neutrophil gelatinase-associated lipocalin as predictor of acute kidney injury requiring renal replacement therapy: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with severe acute kidney injury (AKI) may require renal replacement therapy (RRT), such as hemodialysis and peritoneal dialysis. Neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL) is a sensitive indicator for early diagnosis and recognition of AKI; however, its predictive value of AKI-associated need for RRT needs further evaluation. Methods: Following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis guidelines, relevant articles were systematically searched and selected from seven databases. The random effects model was applied to evaluate the predictive performance of NGAL for AKI requiring RRT. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the quality of each included study. Results: A total of 18 studies including 1,787 patients with AKI and having an average NOS score of 7.67 were included in the meta-analysis. For plasma/serum NGAL, the pooled sensitivity and specificity with corresponding 95% confidence interval (CI) were 0.75 (95% CI: 0.68-0.81) and 0.76 (95% CI: 0.70-0.81), respectively. The pooled positive likelihood ratio (PLR) was 2.9 (95% CI: 2.1-4.1), and the pooled negative likelihood ratio (NLR) was 0.34 (95% CI: 0.25-0.46). Subsequently, the pooled diagnostic odds ratio (DOR) was 9 (95% CI: 5-16) using a random effects model, and the area under the curve (AUC) of summary receiver operating characteristic to summarize predictive accuracy was 0.82 (95% CI: 0.79-0.85). For urine NGAL, the pooled sensitivity, specificity, PLR, NLR, DOR, and AUC values were 0.78 (95% CI: 0.61-0.90), 0.77 (95% CI: 0.65-0.85), 3.4 (95% CI: 2.4-4.8), 0.28 (95% CI: 0.15-0.52), 12 (95% CI: 6-24), and 0.84 (95% CI: 0.80-0.87), respectively. Conclusion: Plasma/serum and urine NGAL levels performed comparably well in predicting AKI requiring RRT. Our findings suggested that NGAL is an effective predictive biomarker for the AKI-associated need for RRT. Nevertheless, more pieces of high-quality evidence and future trials with larger sample sizes are needed for further improvement of patient outcomes. Systematic review registration: [https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?ID=CRD42022346595], identifier [CRD42022346595].
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».