登革热患者急性肾损伤的预测因素:系统综述与荟萃分析

Predictors of acute kidney injury in dengue patients: a systematic review and meta-analysis

作者信息Abdelaziz A Awad, Mahalaqua Nazli Khatib, Abhay M Gaidhane, Suhas Ballal, Pooja Bansal, Manish Srivastava, Isha Arora, M Ravi Kumar, Aashna Sinha, Pramod Rawat, Sanjit Sah, Ganesh Bushi, Sorabh Lakhanpal, Muhammed Shabil
PMID39300514
期刊Virol J
发布时间2024-09-19
DOI10.1186/s12985-024-02488-7

实验完整度

本研究为系统综述和荟萃分析,属于观察性研究的二次分析,未进行原始实验,故实验完整度低。

主要模型

登革热确诊患者队列

重点核对

急性肾损伤的诊断标准不统一,涉及RIFLE、AKIN和KDIGO标准 登革热确诊方法多样,包括NS1抗原检测、IgM/IgG抗体检测(ELISA)和PCR 各研究中变量调整不完全一致 部分预测因素仅来自单项研究,外推需谨慎

摘要

Background: Dengue infection poses a significant global health challenge, particularly in tropical and subtropical regions. Among its severe complications, Acute kidney injury (AKI) stands out due to its association with increased morbidity, mortality, and healthcare burdens. This Meta-analysis aim to identify and evaluate the predictors of AKI among dengue patients, facilitating early detection and management strategies to mitigate AKI's impact. Methods: We searched PubMed, EMBASE, and Web of Science databases, covering literature up to February 2024. We included human observational studies reporting on AKI predictors in confirmed dengue cases. Nested-Knowledge software was used for screening and data extraction. The Newcastle-Ottawa Scale was used for quality assessment. R software (V 4.3) was utilized to compute pooled odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) for each predictor. Results: Our search yielded nine studies involving diverse geographic locations and patient demographics. A total of 9,198 patients were included in the studies, with 542 diagnosed with AKI. in which key predictors of AKI identified include severe forms of dengue (OR: 2.22, 95% CI: 1.02-3.42), male gender (OR: 3.13, 95% CI: 1.82-4.44), comorbidities such as diabetes mellitus (OR: 3.298, 95% CI: 0.274-6.322), and chronic kidney disease (OR: 2.2, 95% CI: 0.42-11.24), as well as co-infections and clinical manifestations like rhabdomyolysis and major bleeding. Conclusion: Our study identifies several predictors of AKI in dengue patients. These findings indicate the importance of early identification and intervention for high-risk individuals. Future research should focus on standardizing AKI diagnostic criteria within the dengue context and exploring the mechanisms underlying these associations to improve patient care and outcomes.

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
登革热患者发生急性肾损伤的预测因素有哪些?
核心机制
文中未明确说明AKI发生的分子机制,仅提出可能与性别(男性)和合并症(糖尿病、慢性肾病)等相关。
主要证据
通过对9项观察性研究(共9,198例患者,其中542例AKI患者)进行荟萃分析,确定了多个AKI预测因素,包括严重登革热(OR 2.22)、男性(OR 3.13)、多器官受累(OR 18.04)、使用肾毒性药物(OR 2.26)等。
研究意义
有助于早期识别登革热患者中的高风险个体,为临床管理和干预提供依据,并提示需要标准化AKI诊断标准。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

文献检索与筛选

全面收集关于登革热患者AKI预测因素的研究,确定纳入分析的研究集合。

在PubMed、EMBASE和Web of Science数据库中检索截至2024年2月15日的文献,去除重复后筛选标题和摘要,再进行全文评估,最终纳入9项研究。

2

数据提取与质量评价

提取各研究的预测因素和效应估计,评估纳入研究的质量。

使用Nested-Knowledge软件进行数据提取,采用纽卡斯尔-渥太华量表(NOS)评估研究质量。

3

荟萃分析和异质性评估

合并各研究的效应量,评估预测因素与AKI的关联强度及研究间异质性。

使用R软件4.3版,采用随机效应模型和限制最大似然法计算合并比值比(OR)及其95%置信区间,并计算I2统计量评估异质性。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
Nested-Knowledge软件Nested-Knowledge, MN, USA--
R软件----

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
文献检索
数据库选择、检索时间范围、关键词和MeSH词
阅读提示:Methods部分 - Literature search strategy,以及补充材料Table S2
研究纳入与排除
纳入标准:观察性研究、确诊登革热、报告AKI预测因素;排除标准:病例报告等
阅读提示:Methods部分 - Inclusion and exclusion criteria
数据提取与质量评估
提取的数据项,NOS评分标准
阅读提示:Methods部分 - Data extraction and quality evaluation,以及补充材料Table S4
统计分析
效应量合并方法(随机效应模型、REML)、异质性评估方法
阅读提示:Methods部分 - Statistical analysis