Prevalence of acute kidney injury among dengue cases: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have shown a correlation between dengue virus (DENV) infection and kidney disease. However, there is no existing meta-analysis on the prevalence of kidney diseases in the dengue population. A thorough systematic review and meta-analysis were undertaken to determine the prevalence of renal problems in people with DENV infection in order to fill this knowledge gap. A rigorous electronic literature search was carried out up to 25 January 2023 in a number of databases, including ProQuest, EBSCOhost, Scopus, PubMed and Web of Science. The search aimed to find articles that reported on the prevalence of kidney diseases in patients with DENV infection. Using the modified Newcastle-Ottawa Scale, the quality of the included studies was assessed. The meta-analysis included a total of 37 studies with 21 764 participants reporting on the prevalence of acute kidney injury (AKI) in individuals with DENV infection. The pooled prevalence of AKI in dengue patients was found to be 8% (95% confidence interval 6 to 11), with high heterogeneity across studies. The studies included are of moderate quality. The study revealed a high AKI prevalence in dengue patients, underlining the need for regular renal examination to detect AKI early and reduce hospitalization risk. Further research is needed to understand the dengue-kidney relationship and develop effective management strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».