Obesity-Related Glomerulopathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Obesity-related glomerulopathy (ORG) is an increasing cause of end-stage renal disease, but evidence concerning the effects of treatments is rather limited. This study was aimed at exploring the renoprotective effects of weight loss on patients with ORG. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: A total of 63 patients with renal biopsy-proven ORG had food and exercise intervention in the physician-supervised weight loss program and were divided into three groups on the basis of the percentage of weight change from baseline to follow-up: significant weight loss (>3% reduction in body mass index [BMI]), stable weight, or significant weight gain (>3% increase). Metabolic parameters and renal lesions were evaluated regularly for 2 years. RESULTS: After 6 months, 27 patients lost weight by 8.29 +/- 4.00%, with a mean decrease in proteinuria of 35.3%, whereas 24 months later, 27 patients achieved a 9.20 +/- 3.78% reduction in BMI and a 51.33% reduction in urine protein secretion. The levels of serum triglyceride, serum uric acid, and BP were also decreased. Contrarily, in patients with increased BMI, urine protein was increased by 28.78%. Correlation analysis showed proteinuria was associated with BMI, serum triglyceride, and uric acid, and multivariate regression analysis indicated the changes in BMI were the only predictor of proteinuria (P < 0.01). CONCLUSIONS: Weight loss intervention benefited remission of proteinuria in patients with ORG, whose function could not be replaced by conventional pharmacotherapy.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».