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Enregistrement W4386347270

Prognostic Value of Elevated Plasma Galectin-3 for Renal Adverse Events in Dialysis Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis.

2023· review· en· W4386347270 sur OpenAlexaboutno aff
Huijuan Lu, Jun Shen, Jieqiong Sun, Jia Sun

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2023
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueGalectins and Cancer Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisInternal medicineDialysisAdverse effectCochrane LibraryRenal functionIntensive care medicineFunnel plotHemodialysisPublication bias
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,013
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: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,042
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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