Seasonal Variation of Serum Lipid Levels in Stable Renal Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Seasonal variation in lipid levels is well described in the general population, but has not been examined in renal transplant recipients (RTR). We sought to determine whether seasonal differences exist in RTR, a group at high risk for hyperlipidemia. METHODS: We reviewed our population of 920 adults, identifying primary allograft recipients with survival > or =1 year, stable function, and > or =1 pair of post-6 months 'winter' (December 21 to March 20) plus 'summer' (June 21 to September 22) fasting lipid measurements within the same year. Correlations between factors affecting lipids and lipid level change were followed by multiple linear regression analysis. RESULTS: 243 patients contributed 344 pairs. When most recent seasonal pair (n = 243) and all pairs (n = 344) were separately analyzed, no seasonal total cholesterol difference (winter vs. summer) was seen (5.08 vs. 5.05 mmol/l, p = 0.80; 5.11 vs. 5.09 mmol/l, p = 0.81 respectively). Opposing variation was seen between hyperlipidemic and nonhyperlipidemic patients (0.08 vs. -0.18 mmol/l for winter minus summer, p = 0.02). In multivariate analysis, seasonal cholesterol variation was predicted by level (p < 0.0001) and hemoglobin change (p = 0.01), while triglyceride variation was predicted only by level (p = 0.01). CONCLUSION: RTR do not exhibit seasonal variation in lipids, unlike the general population. Factors unique to RTR such as immunosuppressive therapies may act to suppress any seasonal effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».