Correlation Between Serum Uric Acid and Renal Function in Patients With Stable Coronary Artery Disease and Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to investigate the relationship between serum uric acid and renal function, expressed as estimated glomerular filtration rate (eGFR), in patients with stable coronary artery disease (CAD) and type 2 diabetes mellitus (T2DM) in China. METHODS: Serum levels of uric acid and creatinine were determined in 526 enrolled patients diagnosed with stable CAD and T2DM. To assess renal function, eGFR was calculated using a modified MDRD formula suitable for the Chinese population. Patients' anthropometric measurements were collected using standardized protocols, and 6-month follow-up results were collected and analyzed. Pearson's correlation coefficient r was calculated and multivariate analysis was performed to evaluate the relationship between uric acid and renal function. Patients with eGFR < 60 mL/min/1.73 m(2) were classified as having reduced renal function or chronic kidney disease (CKD) in this study. RESULTS: Uric acid levels were negatively associated with eGFR (P = 0.002), especially in patients with CKD (eGFR < 60 mL/min/1.73 m(2)) (P < 0.001). In patients with reduced renal function, the risk in the highest quartile of uric acid levels was higher than in the lowest quartile (odds ratio 9.18, 95% confidence interval: 4.01 - 21.01, P < 0.001). These associations remained after multiple adjustments for potential confounders and were recapitulated after 6-month follow-up. CONCLUSIONS: Serum uric acid level is negatively associated with renal function, as assessed by eGFR, and serves as an independent predictor for CKD in patients with stable CAD and T2DM.
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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 | 0,001 | 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 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 ».