Biomarkers of inflammation, fibrosis, cardiac stretch and injury predict death but not renal replacement therapy at 1 year in a Canadian chronic kidney disease cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Newer biomarkers, reflective of biological processes, such as inflammation and fibrosis, cardiac stretch or damage and vascular health may be useful in understanding clinical events in chronic kidney disease (CKD). We assessed whether these newer biomarkers, alone or as a panel, improve risk prediction for renal replacement therapy or death, over and above conventional clinical, demographic and laboratory variables. METHODS: We conducted a prospective observational Canadian cohort study in 2544 CKD patients with estimated glomerular filtration rate (eGFR) of 15-45 mL/min/1.73 m(2), under nephrology care, in urban and rural centers. We measured traditional clinical and laboratory risk factors, as well as newer biomarkers: cystatin C, high sensitivity c-reactive protein (hsCRP), interleukin 6 (IL6), transforming growth factor β1 (TGFβ1), fibroblast growth factor 23 (FGF23), N-terminal probrain natriuretic peptide (NT-proBNP), troponin I and asymmetric dimethylarginine (ADMA). Key outcomes were renal replacement therapy (RRT, dialysis or transplantation) and death, during the first year follow-up after enrollment: a time point important for clinical decision-making for patients and providers. RESULTS: Newer biomarkers do not improve the prediction of RRT, when added to conventional risk factors such as eGFR, urine albumin to creatinine ratio, hemoglobin, phosphate and albumin. However, in predicting death within 1 year, cystatin C, NT-proBNP, hsCRP and FGF23 values significantly improved model discrimination and reclassification: c statistic increased by absolute 4.3% and Net Reclassification Improvement for categories of low, intermediate and high risk at 11.2%. CONCLUSIONS: Our findings suggest that the addition of newer biomarkers may be useful in predicting death in patients with established CKD within a 1-year timeframe. This information may be useful in informing prognosis and redirect resources to serve patients at higher risk to improve outcomes and sustainability of the nephrology care system.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».