Relationship between gastroesophageal reflux and chronic kidney disease: A meta-analysis of 4 million patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic kidney disease (CKD) has been associated with higher risk of gastrointestinal disorders, particularly Gastroesophageal reflux disease (GERD). However, the magnitude of this association and the underlying mechanisms remains unclear. METHODS: A systematic search was conducted across major databases from inception to November 2024. We included cross-sectional and case-control studies evaluating the relationship between CKD and GERD. Data were extracted and analyzed using a random-effects model to calculate pooled odds ratios (ORs) and prevalence rates. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale, and heterogeneity was evaluated using the Cochran's Q test and I² statistic. RESULTS: Nine studies involving 4,650,709 participants were included. The pooled prevalence of GERD among CKD patients was 18% (95% CI: 0.10-0.26, I² =93.64%). The pooled crude OR for the association between CKD and GERD was 2.53 (95% CI: 1.30-4.92) and adjusted OR was 1.48 (95% CI: 1.05-2.08). CONCLUSION: This meta-analysis reveals a marginally significant association between CKD and GERD, highlighting higher prevalence of GERD among individuals with CKD. Furthers studies are needed to elucidate the underlying pathophysiological mechanisms and potential clinical implications.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».