Acute kidney injury and its predictors among HIV-positive patients in Africa: Systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: cute kidney injury(AKI) is a rapid loss of the kidney's excretory function, resulting in an accumulation of end products of nitrogen metabolism. The causes of AKI in HIV-positive patients are not well investigated, but it may be associated with antiretroviral drug side effects and HIV itself. Even though there were studies that reported the prevalence of AKI among HIV-positive patients in Africa, their findings were inconsistent across the studies. METHODS: We searched on PubMed, Embas, Ebsco, OVID, Cochrane Library, and other supplementary search engines, including Google and Google Scholar. Articles published upto July 2023 were included in this review study. The quality of the study was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale for cross-sectional, case-control, and cohort studies. The data were extracted using a Microsoft Excel spreadsheet and exported to Stata version 14 for analysis. A random effect meta-analysis model was used to estimate the pooled prevalence of AKI among HIV-positive patients. Heterogeneity was evaluated using Cochrane Q statistics and I squared (I2). Furthermore, the graphic asymmetric test of the funnel plot and/or Egger's tests were computed to detect publication bias. Sensitivity analysis was computed to see the effect of a single study on the summary effects. To treat the publication bias, a trim and fill analysis was carried out. The protocol of this review has been registered in an international database, the Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO),with reference number CRD42023446078. RESULTS: A total of twenty-four original articles comprising 7913HIV-positive patients were included in the study. The pooled prevalence of AKI among HI-positive patients was found to be 23.35% (95% CI: 18.14-28.56%, I2 = 97.7%, p-value <0.001). Low hemoglobin (Hgb <8mg/dl) was found to be the determinant factor for AKI among HIV-positive patients (AOR = 2.4; 95% CI:1.69-3.4, I2 = 0.0%, p-value = 0.40). In meta-regression analysis, sample size was the possible source of variation among the included studies (AOR = 3.11, 95%CI: 2.399-3.83). CONCLUSIONS: The pooled prevalence of AKI among HIV-positive patients was high. HIV-positive patients with low hemoglobin levels are at risk of developing AKI. Hence, regular monitoring of kidney function tests is needed to prevent or delay the risk of AKI among HIV-positive patients. Healthcare workers should provide an integrated healthcare service to HIV-positive patients on the prevention, treatment, and reduction of the progression of AKI to advanced stages and complications.
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 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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».