Circulating Angiopoietin-2 levels predict mortality in kidney transplant recipients: a 4-year prospective case-cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Angiopoietin 2 (Angpt2) impairs endothelial function by preventing angiopoietin 1 from binding to their common endothelial-specific receptor Tie2. Here, we examined whether circulating Angpt2 predicts outcome in kidney transplant recipients. For this case-cohort study, we selected 130 kidney transplant recipients who had died or returned to dialysis within the first 2 years of follow-up of our cohort study, as well as 130 age- and gender-matched kidney transplant recipients without an event (controls) from a total of 993 kidney transplant recipients. The total of 260 selected patients were followed in median 4 years. Serum Angpt2 at baseline was measured using an in-house immunoluminometric assay. Median Angpt2 concentrations were significantly higher in patients who died [median (interquartile range--IQR) 3.6 (2.8-5.9) ng/ml] as compared to patients who did not die during the study period [2.8 (2.1-4.1) ng/ml; P < 0.001]. Ln (natural log) Angpt2 levels correlated positively with C-reactive protein levels (r = 0.315, P < 0.001) and the Charlson Comorbidity Index (r = 0.188, P = 0.002) and were inversely associated with eGFR (r = -0.301, P < 0.001) hemoglobin (r = -0.269, P < 0.001), and serum albumin concentrations (r = -0.382, P < 0.001). On multivariate analyses, baseline Angpt2 levels independently predicted all-cause mortality (multivariable-adjusted hazard ratio associated with one natural log unit higher Angpt2 level: 1.70 (95% confidence interval: 1.10-2.61)). In our analysis, circulating Angpt2 was an independent predictor of all-cause mortality in stable, prevalent kidney transplant recipients.
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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 | 0,001 | 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 ».