THE URINE PROTEIN TO CREATININE RATIO (P/C) AS A PREDICTOR OF 24-HOUR URINE PROTEIN EXCRETION IN RENAL TRANSPLANT PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to examine the utility of the random urine protein to creatinine ratio (P/C) in evaluation and longitudinal management of proteinuria in adult renal transplant recipients with or without overt nephropathy in an outpatient clinic. METHODS: A total of 289 adult renal transplant recipients provided 24-hr urine collections for total protein and creatinine, followed by a random urine for protein and creatinine. For longitudinal analysis, 192 of these patients provided two 24-hr urine collections with concomitant random urine specimens separated on average by 6.8 months. As well, 134 patients provided a total of 851 multiple-paired spot and 24-hr urine samples (range 2 to 12) over a 2-year period. RESULTS: The log random urine P/C ratio correlated significantly to the log 24 UP (r=0.749, P<0.0001) with or without nephrotic range proteinuria. High sensitivity (74.4-90%) and specificity values (93-98%) were found for estimating proteinuria from 0.5 to 2 g/day. However, the precision of estimation decreased as the level of urinary protein excretion increased to >3 g/day. The positive predictive value decreased as proteinuria became >3 g/day, perhaps because of the low prevalence of patients with high level proteinuria in our sample. The direction of change in P/C ratio longitudinally was accompanied by a similar direction of change in 24 UP, which was highly significant (r=0.7555, P<0.0001). CONCLUSION: We conclude that the urine P/C ratio is a useful and convenient screening and longitudinal test for proteinuria.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».