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Enregistrement W2038248980

Association of Hyperuricemia With Carotid Intima-Media Thickness, Albuminuria, Diabetes, Hypertension in Chronic Renal Failure

2012· article· en· W2038248980 sur OpenAlexvenueno aff
Jayanta Paul

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Nephrology and Urology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperuricemiaMedicineInternal medicineDiabetes mellitusAlbuminuriaIntima-media thicknessDiabetic nephropathyCardiologyUric acidGastroenterologyEndocrinologyCarotid arteries
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Carotid artery intima-media thickness (CAIMT) measured by B-mode ultrasonography is widely used as a surrogate marker atherosclerosis. Hyperuricemia is also a well recognized risk factor for cardiovascular diseases. This study was done to find out the role of hyperuricemia on CAIMT and albuminuria, diabetes and hypertension in chronic renal failure (CRF) patients. Methods: 132 CRF patients and 66 age and sex matched healthy controls were included in this study. Out of 132 CRF patients, 35 were hyperuricemic. CAIMT were measured by B-mode ultrasonography. Statistical analyses were done by SPSS (Statistical package for the social Sciences) soft ware (window version 17.0). Results: Hyperuricemia was independently correlated with CAIMT in CRF patients (P = 0.018). CRF patients with hyperuricemia had significantly higher CAIMT compared to CAIMT of CRF patients without hyperuricemia (P value < 0.001) and healthy controls (P < 0.001). In hyperuricemic CRF patients, prevalence of hypertension (P < 0.001) and diabetes (P = 0.007) was significantly higher than non-hyperuricemic CRF patients.  Conclusions: Hyperuricemia is independently responsible for increased thickening of Carotid artery intima media thickness and also associated with higher level of albuminuria, and higher prevalence of hypertension and diabetes in CRF patients. doi:10.4021/wjnu14w

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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