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Enregistrement W1969998671 · doi:10.1111/tri.12450

Metabolic syndrome definitions and components in predicting major adverse cardiovascular events after kidney transplantation

2014· article· en· W1969998671 sur OpenAlexaff
G. V. Ramesh Prasad, Michael Huang, Samuel A. Silver, Ali I. Al-Lawati, Lindita Rapi, Michelle M. Nash, Jeffrey S. Zaltzman

Notice bibliographique

RevueTransplant International · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney transplantationTransplantationIntensive care medicineNephrologyMetabolic syndromeInternal medicineAdverse effectObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metabolic syndrome (MetS) associates with cardiovascular risk post-kidney transplantation, but its ambiguity impairs understanding of its diagnostic utility relative to components. We compared five MetS definitions and the predictive value of constituent components of significant definitions for major adverse cardiovascular events (MACE) in a cohort of 1182 kidney transplant recipients. MetS definitions were adjusted for noncomponent traditional Framingham risk factors and relevant transplant-related variables. Kaplan-Meier, logistic regression, and Cox proportional hazards analysis were utilized. There were 143 MACE over 7447 patient-years of follow-up. Only the World Health Organization (WHO) 1998 definition predicted MACE (25.3 vs 15.5 events/1000 patient-years, P = 0.019). Time-to-MACE was 5.5 ± 3.5 years with MetS and 6.8 ± 3.9 years without MetS (P < 0.0001). MetS was independent of pertinent MACE risk factors except age and previous cardiac disease. Among MetS components, dysglycemia provided greatest hazard ratio (HR) for MACE (1.814 [95% confidence interval 1.26-2.60]), increased successively by microalbuminuria (HR 1.946 [1.37-2.75]), dyslipidemia (3.284 [1.72-6.26]), hypertension (4.127 [2.16-7.86]), and central obesity (4.282 [2.09-8.76]). MetS did not affect graft survival. In summary, although the WHO 1998 definition provides greatest predictive value for post-transplant MACE, most of this is conferred by dysglycemia and is overshadowed by age and previous cardiac disease.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations30
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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