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Enregistrement W4396992913 · doi:10.1681/asn.20213210s1734b

Prevalence of Polypharmacy and Associated Adverse Health Outcomes in Patients with CKD: A Systematic Review and Meta-Analysis

2021· review· en· W4396992913 sur OpenAlexaff
Mohammed M. Tinwala, Deenaz Zaidi, Ye Feng, Shezel Muneer, Anukul Ghimire, Maryam Khan, Naima Sultana, Ikechi G. Okpechi, Paul E. Ronksley, Neil Drummond, Dee Mangin, Aminu K. Bello

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypharmacyMeta-analysisMedicineIntensive care medicineAdverse effectMEDLINEInternal medicineSystematic review

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with chronic kidney disease (CKD) are at increased risk of adverse health outcomes associated with excessive medication use (polypharmacy) due to impaired kidney function and multimorbidity. However, data on the associations of polypharmacy and adverse health outcomes in this population are limited. We conducted a systematic review and meta-analysis to determine the prevalence of polypharmacy and its associated health consequences in CKD. Methods: The study was conducted using a pre-specified study protocol and adheres to PRISMA reporting guidelines. Six electronic databases were searched from inception to September 2020 for studies that included patients with CKD, use of polypharmacy, and associated adverse health outcomes. Random effects models were used to pool the prevalence of polypharmacy and associations with health outcomes. Results: 53 eligible articles (n = 477,909 patients) met criteria for inclusion. The pooled prevalence of polypharmacy and excessive polypharmacy was 76.2% (95% CI 73.2%-79.1%; range 14.9% to 100%) and 37.4% (95% CI 30.0%-45.2%; range 11.4% to 63.0%), respectively (Figure 1). The prevalence of polypharmacy was 72.7% and 87.1% in non-dialysis CKD and dialysis populations, respectively. 17 studies reported significant associations between polypharmacy and adverse health outcomes. These studies found an increased risk for potentially inappropriate medication use, drug-drug interactions, drug-related problems, medication-related problems, adverse drug reactions, decreased quality of life, decreased kidney function, hospitalization, and mortality. Conclusions: Polypharmacy is common in CKD and linked to adverse health outcomes. Our findings highlight the need for improved prescribing practices in CKD and the development of strategies to reduce polypharmacy. Funding: Government Support - Non-U.S.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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 seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,040
Bibliométrie0,0090,009
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)0,0020,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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