Relationship between erythropoietin resistance index and left ventricular mass and function and cardiovascular events in patients on chronic hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
The response to erythropoietin (EPO) treatment varies considerably in individual patients on chronic hemodialysis. The EPO resistance index (ERI) has been considered useful to assess the EPO resistance and can be easily calculated in the clinic. The aim of this study was to investigate the association between ERI and left ventricular mass (LVM) and function and to determine whether ERI was associated with cardiovascular events in patients on hemodialysis. This study was designed prospectively. Clinical, laboratory, and echocardiographic variables were assessed in 72 patients on hemodialysis. The ERI was determined as the weekly weight-adjusted dose of EPO (U/kg/week) divided by hemoglobin concentration (g/dL). Patients were divided into three groups by tertiles of ERI. Patients with higher tertiles of ERI had a higher LVM index and lower LV ejection fraction compared with those with lower tertiles of ERI (P = 0.019 and P = 0.030, respectively). The median follow-up period was 53 months. The Kaplan-Meier plot showed increased frequency of cardiovascular events in patients with higher tertiles of ERI, compared with those with lower tertiles of ERI (P = 0.011, log-rank test). The multivariate Cox proportional hazard models showed that the ERI was the significant independent predictor of cardiovascular events (HR 3.00, 95% CI, 1.04-8.62, P = 0.042). Our data show that ERI was related with LVM index, LV systolic function and cardiovascular events in patients with hemodialysis. By monitoring of ERI, early identification of the EPO resistance may be helpful to predict the cardiovascular risk in hemodialysis patients.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».