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Enregistrement W4306910158 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.37580

Association Between Pretransplant Dialysis Modality and Kidney Transplant Outcomes

2022· review· en· W4306910158 sur OpenAlexaff
Tanun Ngamvichchukorn, Chidchanok Ruengorn, Kajohnsak Noppakun, Kednapa Thavorn, Brian Hutton, Manish M. Sood, Greg Knoll, Surapon Nochaiwong

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModality (human–computer interaction)DialysisMedicineKidney transplantIntensive care medicineTreatment modalityKidney transplantationInternal medicineKidneyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The benefits and disadvantages of different pretransplant dialysis modalities and their posttransplant outcomes remain unclear in contemporary kidney transplant care. Objective: To summarize the available evidence of the association of different pretransplant dialysis modalities, including hemodialysis and peritoneal dialysis (PD), with posttransplant outcomes. Data Sources: MEDLINE, Embase, PubMed, Cochrane Library, Scopus, CINAHL, and gray literature were searched from inception to March 18, 2022 (updated to April 1, 2022), for relevant studies and with no language restrictions. Study Selection: Randomized clinical trials and nonrandomized observational (case-control and cohort) studies that investigated the association between pretransplant dialysis modality and posttransplant outcomes regardless of age or donor sources (living or deceased) were abstracted independently by 2 reviewers. Data Extraction and Synthesis: Following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses and Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology reporting guidelines, 2 reviewers independently extracted relevant information using a standardized approach. Random-effects meta-analysis was used to estimate pooled adjusted hazard ratio (HR) or odds ratio and 95% CI. Main Outcomes and Measures: Primary outcomes included all-cause mortality, overall graft failure, death-censored graft failure, and delayed graft function. Secondary outcomes included acute rejection, graft vessel thrombosis, oliguria, de novo heart failure, and new-onset diabetes after transplant. Results: The study analyzed 26 nonrandomized studies (1 case-control and 25 cohort), including 269 715 patients (mean recipient age range, 14.5-67.0 years; reported proportions of female individuals, 29.4%-66.9%) whose outcomes associated with pretransplant hemodialysis vs pretransplant PD were compared. No significant difference, with very low certainty of evidence, was observed between pretransplant PD and all-cause mortality (13 studies; n = 221 815; HR, 0.92 [95% CI, 0.84-1.01]; P = .08) as well as death-censored graft failure (5 studies; n = 96 439; HR, 0.98 [95% CI, 0.85-1.14]; P = .81). However, pretransplant PD was associated with a lower risk for overall graft failure (10 studies; n = 209 287; HR, 0.96 [95% CI, 0.92-0.99]; P = .02; very low certainty of evidence) and delayed graft function (6 studies; n = 47 118; odds ratio, 0.73 [95% CI, 0.70-0.76]; P < .001; low certainty of evidence). Secondary outcomes were inconclusive due to few studies with available data. Conclusions and Relevance: Results of the study suggest that pretransplant PD is a preferred dialysis modality option during the transition to kidney transplant. Future studies are warranted to address shared decision-making between health care professionals, patients, and caregivers as well as patient preferences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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