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Enregistrement W4403286179 · doi:10.1016/j.xkme.2024.100913

Nephroprotective Effects of Cilastatin in People at Risk of Acute Kidney Injury: A Systematic Review and Meta-analysis

2024· review· en· W4403286179 sur OpenAlexafffund
Dilaram Acharya, Fanar Ghanim, Tyrone G. Harrison, Tayler Scory, Nusrat Shommu, Paul E. Ronksley, Meghan J. Elliott, David Collister, Neesh Pannu, Matthew T. James

Notice bibliographique

RevueKidney Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine and Dentistry, University of AlbertaCanadian Institutes of Health ResearchCumming School of Medicine, University of CalgaryUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Mots-clésMedicineCilastatinObservational studyMeta-analysisRandomized controlled trialImipenemInternal medicineSystematic reviewMEDLINEIntensive care medicineAntibioticsAntibiotic resistanceBiologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 Treatment effects were estimated using random effects models and heterogeneity was quantified using the I 2 statistic. Results We identified 10 studies (five RCTs, n=531 patients; 5 observational studies, n=6,321 participants) that met the inclusion criteria, including 4 studies with comparisons to inactive controls and 6 studies with comparisons to alternate antibiotics. Based on pooled results from 7 studies, the risk of AKI was lower with imipenem-cilastatin (risk ratio [RR] 0.52 [95% CI, 0.40 to 0.67]; I 2 =26.5%), with consistent RCT results observed (three RCTs, RR 0.26 [95% CI, 0.09 to 0.77]; I 2 =44.4%) and observational studies (four studies, RR 0.54 [95% CI, 0.41 to 0.72]; I 2 =44.4%). Based on results from six studies, serum creatinine concentration was lower following treatment with imipenem-cilastatin than comparators (weighted mean difference [WMD] in serum creatinine -0.14 mg/dL [95% CI, -0.21 to -0.07]; I 2 =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 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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,033
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,354 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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