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Enregistrement W4396996865 · doi:10.1681/asn.20203110s1374d

β-Blocker Dialyzability and Adverse Cardiovascular Outcomes in Hemodialysis Patients: A Meta-Analysis

2020· article· en· W4396996865 sur OpenAlexaboutno aff
Abhinav Tella, William Vang, Eustacia C. Ikeri, Olivia Taylor, Alicia Zhang, Srihari Raju, Areef Ishani

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMedicineHemodialysisInternal medicineAdverse effectIntensive care medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: β-blockers (BB) are one of the most common medications among hemodialysis (HD) patients. There are several BB with different pharmacokinetic properties. Particularly relevant for HD patients is BB dialyzability. In non-dialysis patients, abrupt withdrawal of BB has been associated with adverse cardiovascular events (CVE). HD patients receiving dialyzable BB may also be at increased risk for CVE. This systematic review aims to determine in HD patients if highly dialyzable BB (HDBB) (metoprolol, atenolol, and acebutolol) compared to poorly dialyzable BB (PDBB) (carvedilol, labetalol, bisoprolol, and propranolol) alters CVE and mortality. Methods: We searched MEDLINE from 1990 through February 2020 for studies of all forms. All cause mortality (ACM) and CVE were our primary outcomes. Random effects models were used to calculate pooled risk ratios (RR). Results: An initial search identified 1,066 articles. Exclusion criteria eliminated articles that did not include HD participants or did not compare at least two BB. Ultimately, three cohort studies comparing HDBB and PDBB were identified. All studies were retrospective cohort studies of large HD datasets of patients in the U.S. and Canada. The combined population size of the analyzed studies was 38,580 patients: 24,596 on HDBB and 13,984 on PDBB. There was significant heterogeneity between studies, with two suggesting harm associated with HDBB and one suggesting a reduction in mortality. The risk ratio derived from pooled data across these studies was 1.03 (95% CL: 0.88-1.22) for ACM and 0.94 (95% CL: 0.80-1.11) for CVE. Significant heterogeneity was seen with Iˆ2 values of 86% and 84% for ACM and CVE respectively. Conclusions: After a comprehensive search, only three cohort studies were identified comparing BB of different dialyzabilities. No randomized control trials were identified. The three cohort studies had varying results with two favoring HDBB and one favoring PDBB. Pooled results suggested a greater incidence of CVE in patients on PDBB compared to those on HDBB, while ACM is lower for PDBB than for HDBB. Given the heterogeneity of results it is unclear what type of BB should be used in HD patients. A randomized controlled trial comparing BB of different dialyzabilities is warranted. Funding: Veterans Affairs Support

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,049
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,230 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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