The Impact of Hemodiafiltration Versus Hemodialysis on Uremic Symptoms, Physical Function: A Systematic Review and Meta-analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Rationale & Objective: Uremic symptoms and frailty in kidney failure may be driven by the accumulation of uremic toxins that are variably cleared by dialysis. We conducted a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) that evaluated the effect of hemodiafiltration (HDF) compared to hemodialysis (HD) on uremic symptoms, physical function, and quality of life (QOL). Study Design: Systematic review and meta-analysis. Setting & Study Populations: We searched Medline, EMBASE, Cochrane Library, CINAHL, and PROSPERO up to September 2024 for RCTs comparing maintenance HDF vs HD in adults with kidney failure. Selection Criteria: RCTs with the following outcomes: uremic symptoms as measured by patient-reported outcome measures (PROMs), physical function, and QOL. Data Extraction: Two reviewers independently screened abstracts and full texts, extracted data, and assessed risk of bias. Analytical Approach: Random effects meta-analysis. Results: Of 1,226 identified articles, 117 were included for full-text review, of which 24 RCTs (16 parallel, 8 crossover) met inclusion criteria. Studies were mostly from Europe or Asia and recruited a total of 2,382 participants. HDF was primarily delivered for 4 hours, 3 times weekly, in post-dilution mode (15/24 studies). The prescribed effluent dose was reported in 14 of 24 studies and ranged from 15-24 L. Uremic symptoms including cramps, fatigue, gastrointestinal symptoms, headache, neuropathy, pain, itch, restless legs, and sleep disturbance were variably reported using general or disease-specific PROMs. In meta-analyses, HDF did not improve sleep, itch, pain, fatigue, or cramps compared with HD. Meta-analyses for physical function and QOL were not performed. Limitations: RCTs were not representative of the general dialysis population, poor effluent dose reporting, lack of blinding, variability in PROMs and heterogeneity. Conclusions: The evidence for HDF over HD for uremic symptoms and physical function remains limited due to the variability in HDF/HD prescriptions and PROMs used in clinical trials, risk of bias, and heterogeneity in treatment effects. Large, adequately powered, high-quality RCTs that use standardized, validated, reliable, and responsive PROMs are needed. Registration: The protocol was registered on PROSPERO (CRD42022316562).
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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 | 0,011 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».