Is there any interaction of resistin and adiponectin levels with protein‐energy wasting among patients with chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the effects of adipocytokines including adiponectin, leptin, resistin, neuropeptide Y and ghrelin in chronic kidney disease (CKD) patients on appearance of protein-energy wasting (PEW). One hundred fifty patients with mean age of 45.4 ± 15.9 years, without active infections or chronic inflammatory conditions were recruited into the study. Study groups were control group (consisting of 30 healthy volunteers with normal kidney functions), hemodialysis group, predialysis group, peritoneal dialysis group and kidney transplant group. Fasting morning serum leptin, ghrelin, acylated ghrelin, neuropeptide Y, adiponectin, resistin levels of all of the groups were measured. Anthropometric and nutritional assessments of all patients were obtained. Diagnosis of PEW was made according to definition recommended by the International Society of Renal Nutrition and Metabolism. Presence of PEW in hemodialysis (23.3%) and peritoneal dialysis (26.7%) groups were significantly higher than those of predialysis (3.3%), and transplantation (0%) groups. Adiponectin and resistin levels in predialysis, peritoneal dialysis and hemodialysis patients were significantly higher than control group (p: 0.0001). This study had given significant positive correlations between presence of PEW and serum resistin (r: 0.267, p: 0.001), and serum adiponectin levels (r: 0.349, p: 0.0001). There were no relationship between presence of PEW and ghrelin, acylated-ghrelin, neuropeptide Y, and leptin levels of the groups. CKD patients except transplant patients had higher adiponectin and resistin levels than control group. PEW was found to be linearly correlated with resistin and adiponectin. High serum resistin and adiponectin levels might have a role in development of PEW among dialysis patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».