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Enregistrement W1951800459 · doi:10.1111/hdi.12355

Is hepcidin‐25 a predictor of atherosclerosis in hemodialysis patients?

2015· article· en· W1951800459 sur OpenAlexvenueno aff
Alaaddin Kali, Özlem Yayar, Bülent Erdoğan, Barış Eser, Mehmet Büyükbakkal, Zafer Ercan, Özgür Merhametsiz, Ayhan Haspulat, Ebru Gök Oğuz, Başol Canbakan, Mehmet Deniz Aylı

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHepcidinMedicineHemodialysisInternal medicineFerroportinPopulationDialysisGastroenterologyIntima-media thicknessPopulation studyCardiologyEndocrinologyInflammationCarotid arteries

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atherosclerotic cardiovascular disease is an important cause of mortality and morbidity in hemodialysis patients. Iron accumulation in arterial wall macrophages is increased in atherosclerotic lesions. Hepcidin is a key hepatic hormone regulating iron balance. It inhibits iron release from macrophages and iron absorption from enterocytes by binding and inactivating the cellular iron exporter ferroportin. The aim of this study is to investigate the relation of hepcidin-25, iron parameters, and atherosclerosis measured by carotid intima media thickness (CIMT) in hemodialysis patients. Eighty-two hemodialysis patients were enrolled in this cross-sectional study. Predialysis blood samples were centrifuged at 1500 g and 4°C for 10 minutes and stored at -80°C for the measurement of hepcidin-25. DRG hepcidin enzyme-linked immunosorbent assay kit was used for the measurement of hepcidin-25. Ultrasonographical B-mode imaging of bilateral carotid arteries was performed with a high-resolution real-time ultrasonography (Mindray DC7). Mean age of the study population was 57.90 ± 16.08 years and 43.9% were men. Total study population was grouped into two according to median value of hepcidin-25. There was no difference between groups with respect to age, dialysis vintage, and C-reactive protein. CIMT was found to be statistically significantly higher in low hepcidin-25 group. In correlation analysis, CIMT was found to be correlated with age (P < 0.01, R = 0.33) and hepcidin-25 (P < 0.01, R = 0.46). In linear regression analysis, age (β = 0.31) and hepcidin-25 (β = 0.44) were found to be the determinants of CIMT in hemodialysis patients. Our results implicate that hepcidin may take part in pathophysiology of atherosclerosis and cardiovascular disease 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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