Nephroprotective Effects of Cilastatin in People at Risk of Acute Kidney Injury: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Rationale & Objective: Cilastatin is an inhibitor of drug metabolism in the proximal tubule that demonstrates nephroprotective effects in animals. It has been used in humans in combination with the antibiotic imipenem to block imipenem's renal metabolism. This systematic review and meta-analysis evaluated the nephroprotective effects of cilastatin in humans. Study Design: Systematic review and meta-analysis of observational (comparative effectiveness) studies or randomized clinical trials (RCTs). Setting & Study Populations: People of any age at risk of acute kidney injury (AKI). Selection Criteria for Studies: We systematically searched MEDLINE, Embase, Web of Science, and the Cochrane Controlled Trials registry from database inception to November 2023 for observational studies or RCTs that compared kidney outcomes among groups treated with cilastatin, either alone or as combination imipenem-cilastatin, versus an inactive or active control group not treated with cilastatin. Data Extraction: Two reviewers independently evaluated studies for inclusion and risk of bias. Analytical Approach: statistic. Results: = 0%). The overall certainty of the evidence was low due to heterogeneity of the results, high risk of bias, and indirectness among the identified studies. Limitations: Clinical and statistical heterogeneity could not be fully explained due to a limited number of studies. Conclusions: Patients treated with imipenem-cilastatin developed AKI less frequently and had lower serum creatinine concentration following treatment than control groups or those who had received comparator antibiotics. Larger clinical trials with less risk of detection bias due to lack of allocation concealment and blinding are needed to establish the efficacy of cilastatin for AKI prevention.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,030 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».