Effects of intensive blood pressure control on mortality and cardiorenal function in chronic kidney disease patients
Notice bibliographique
Résumé
Blood pressure (BP) variability is highly correlated with cardiovascular and kidney outcomes in patients with chronic kidney disease (CKD). However, appropriate BP targets in patients with CKD remain uncertain. We searched PubMed, Embase, and the Cochrane Library for randomized controlled trials (RCTs) of CKD patients who underwent intensive BP management. Kappa score was used to assess inter-rater agreement. A good agreement between the authors was observed to inter-rater reliability of RCTs selection (kappa = 0.77; P = 0.005). Ten relevant studies involving 20 059 patients were included in the meta-analysis. Overall, intensive BP management may reduce the incidence of cardiovascular disease mortality (RR: 0.69, 95% CI: 0.53 to 0.90, P: 0.01), all-cause mortality (RR: 0.77, 95% CI: 0.67 to 0.88, P < 0.01) and composite cardiovascular events (RR: 0.84 95% CI: 0.75 to 0.95, P < 0.01) in patients with CKD. However, reducing BP has no significant effect on the incidence of doubling of serum creatinine level or 50% reduction in GFR (RR: 1.26, 95% CI: 0.66 to 2.40, P = 0.48), composite renal events (RR 1.07, 95% CI: 0.81 to 1.41, P = 0.64) or SAEs (RR: 0.97, 95% CI: 0.90 to 1.05, P = 0.48). In patients with CKD, enhanced BP management is associated with reduced all-cause mortality, cardiovascular mortality, and incidence of composite cardiovascular events.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».