Prognostic Value of Elevated Plasma Galectin-3 for Renal Adverse Events in Dialysis Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis.
Notice bibliographique
Résumé
Context: In prognostic research, Galectin-3 (Gal-3) has gained recognition in renal fibrosis and nephrosis for its characteristics of promoting inflammation and fibrosis. High levels of Gal-3 may function as a predictor of adverse outcomes for patients with end-stage renal disease (ESRD). Objective: The review intended to systematically examine the significance of Gal-3 in the forecast of adverse outcomes for dialysis patients, using a method of evidence-based medicine. Design: The research team performed a systematic narrative review and meta-analysis by searching the Excerpta Medica Database (EMBASE) and the PubMed, Cochrane, and Web of Science databases for pertinent studies published before June 1, 2022. The search contained both meshes and free terms, such as Galectin 3, Gal-3, renal dialysis, hemodialysis, peritoneal dialysis, HD, and PD. Setting: The review took place at First People's Hospital of Linping District in Hangzhou, China. Outcome Measures: The research team used the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for assessment of the quality of the included research. The team created two reports to assess the value of Gal-3 in prediction of risk: (1) one for studies using continuous variables and (2) one for studies using categorical variables, dividing patients into high- and low-level Gal-3 groups with a cut-off value of Gal-3, being Gal-3 < 10.5 ng/mL for the lower tertile, and Gal-3 ≥ 13.4 ng/mL for the higher tertile. The team performed the meta-analysis using Stata 15.0, analyzed publication bias using Egger's test and directly showed it in a funnel plot. Results: The search found 1061 publications, with eight studies with 5194 participants being included in the current review. For the continuous variables, Gal-3 was associated with all-cause risk of death-Hazard ratio (HR) 1.06, 95%CI 1.01-1.12, and P = .024-and cardiovascular (CV) events-HR 1.13, 95%CI 1.07-1.203, and P = .000, but no significant correlation existed between Gal-3 and risk of CV mortality-HR 1.07, 95%CI 0.99-1.16, and P = .091. For the categorical variables, a high level of Gal-3 was correlated with a high risk of dying, from all causes-HR 2.05, 95%CI 1.50-2.80, and P = .000. Conclusions: Clinicians can use Gal-3 as a standalone forecaster of all-cause mortality and CV events for hemodialysis patients because correlates with these outcomes. Further research is necessary to determine its predictive value for CV mortality. Investigators need to perform further research with a large sample size on the predictive value of Gal-3 for dialysis patients, particularly PD patients, from a variety of ethnic backgrounds to improve the precise treatment for high-risk patients.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».