Validation of the Virga GFR Equation in a Renal Transplant Population
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Virga and colleagues derived a glomerular filtration rate (GFR) equation which demonstrated a superior performance over Cockcroft-Gault (C-G) and modified diet in renal disease-isotope dilution mass spectrometry (MDRD-IDMS) formulas in chronic kidney disease (CKD) patients. AIM: To validate the performance of the Virga equation on 103 renal transplant patients. METHODS: We compared the performances of the MDRD-IDMS, C-G and Virga equations using inulin clearance as a reference test. Error, accuracy, relative accuracy, precision, scatter, and coefficient of variance of each equation were tested. RESULTS: The mean absolute percentage error in estimated GFR by the new equation was 39.8 +/- 36.34% (mean +/- SD). Relative accuracy at 10, 30 and 50% range were 18.44, 48.54 and 73.78%, respectively. It has a bias of 0.09 +/- 0.169 and a precision of 19.69. Inulin clearance (GFR) in stages 1-4 were 106.19 +/- 14.11, 71.17 +/- 7, 42.37 +/- 8.40 and 22.92 +/- 3.48 ml/min/1.73 m(2), respectively. Comparative statistics in the overall population and in patients with transplant CKD stage 3T showed that the MDRD-IDMS equation had better accuracy. The performance of MDRD-IDMS over the Virga equation was clearly superior for males. In patients with CKD stage 2T, the Virga equation showed superiority over MDRD-IDMS. In the overall and subpopulations, the Virga equation performed better than the C-G equation. CONCLUSION: Among renal transplant patients, the results suggest that the best GFR estimate is probably obtained using the MDRD-IDMS equation in moderate kidney failure whilst the Virga formula was superior to MDRD-IDMS for patients with mild kidney failure. As in untransplanted patients, estimating GFR with the MDRD-IDMS equation is not advisable in the range of normal renal function because of its known underestimation of renal function.
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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 | 0,005 |
| 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 découle