Renal Replacement Therapy in Lupus Nephritis–Related End‐Stage Kidney Disease: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the impact of renal replacement therapy in people with lupus nephritis (LN)-associated end-stage kidney disease (ESKD) and support the development of the 2024 American College of Rheumatology LN treatment guidelines. METHODS: We conducted a systematic literature review and meta-analysis to address three Population, Intervention, Comparison, and Outcome (PICO) questions related to renal replacement therapy for ESKD due to LN, including comparisons of kidney transplant versus dialysis, hemodialysis versus peritoneal dialysis, and preemptive kidney transplant versus no preemptive kidney transplant. Outcomes of interest included mortality, cardiovascular (CV) events, infections, lupus flares, disease-related damage, graft failure, and quality of life. We conducted a meta-analysis and analyzed hazard ratios for time-to-event analyses and risk ratios for dichotomous outcomes, as well as absolute risk estimates. RESULTS: Sixteen comparative observational studies addressed at least one of the three PICO questions. Kidney transplant was found to reduce the risks of all-cause mortality, CV mortality, infection-related mortality, and CV events compared with dialysis (high certainty). Dialysis modality (peritoneal vs hemodialysis) was not associated with mortality (high certainty) or with other outcomes of infection, CV complications, and systemic lupus erythematosus flares (low certainty). Preemptive kidney transplant was associated with lower risks of graft failure and mortality (low certainty). CONCLUSION: This systematic review identified improved outcomes with kidney transplant versus dialysis for people with LN-associated ESKD and potential benefits of preemptive kidney transplant. This evidence supports the use of kidney transplant as a preferred renal replacement therapy for people with LN-ESKD.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».