Hepcidin-25 is a Marker of the Response Rather than Resistance to Exogenous Erythropoietin in Chronic Kidney Disease/Chronic Heart Failure Patients
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Erythropoietin (EPO) resistance, an important cause of anaemia in patients with heart and renal failure, is associated with increased mortality. The hypothesis of the present study was that exogenous EPO decreases hepcidin levels and that the decrease in hepcidin levels upon EPO treatment is related to the bone marrow response. METHODS AND RESULTS: In the EPOCARES trial, patients with renal failure (glomerular filtration rate 20-70 mL/min), heart failure, and anaemia were randomized to receive 50 IU/kg/week EPO (n = 20) or not (n = 13). Haemoglobin (Hb), hepcidin-25, ferritin, reticulocytes, serum transferrin receptor (sTfR), IL-6, and high-sensitivity C-reactive protein were measured at baseline and during treatment. Hepcidin-25 was measured by weak cation exchange chromatography/matrix assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry. Baseline hepcidin levels were increased compared with a healthy reference population and were inversely correlated with Hb (r(2) = 0.18, P = 0.02), and positively with ferritin (r(2) = 0.51, P < 0.001), but not with renal function, high-sensitivity C-reactive protein or IL-6. Erythropoietin treatment increased reticulocytes (P < 0.001) and sTfR (P < 0.001), and decreased hepcidin (P < 0.001). Baseline hepcidin levels and the magnitude of the decrease in hepcidin correlated with the increase in reticulocytes (r(2) = 0.23, P = 0.03) and sTfR (r(2) = 0.23, P = 0.03) and also with the Hb response after 6 months (r(2) = 0.49, P = 0.001). CONCLUSION: In this group of patients with combined heart and renal failure and anaemia, increased hepcidin levels were associated with markers of iron load and not with markers of inflammation. The (change in) hepcidin levels predicted early and long-term bone marrow response to exogenous EPO. In our group hepcidin seems to reflect iron load and response to EPO rather than inflammation and EPO resistance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».