Left Ventricular Hypertrophy in End-Stage Renal Disease
Notice bibliographique
Résumé
To determine the prevalence of left ventricular hypertrophy (LVH; left ventricular wall thickness greater than or equal to 1-2 cm in diastole) among end-stage renal disease (ESRD) patients and the most important risk factors that independently relate to LVH, 189 non-diabetic ESRD patients without dilated cardiomyopathy in two centres had echocardiography and full clinical review. 104 of 189 (55%) patients had LVH consisting of 52 of 83 (65%) patients on haemodialysis, 18 of 20 (90%) peritoneal dialysis patients and 34 of 86 (40%) transplanted patients. Using multiple logistic regression, the most important factors which independently related to LVH, in all patients studied, were dialysis as current ESRD treatment (p less than 0.001), followed by age (p = 0.008), hypertension as defined by number of blood pressure medications (p = 0.007), followed by high serum alkaline phosphatase which probably reflects hyperparathyroidism (p = 0.03). In a subset of patients with severe LVH (left ventricular wall thickness greater than or equal to 1.4 cm), a high serum alkaline phosphatase level was the best predictor of LVH (p less than 0.001), followed by high diastolic blood pressure (p = 0.004) and age (p = 0.02). In dialysis patients, the most important variable were age (p = 0.009) and high serum alkaline phosphatase (p = 0.03). In the transplant group, patients with LVH were taking significantly more antihypertensive medications than those without LVH (p = 0.002). This variable was the only predictor of LVH in the transplant group.(ABSTRACT TRUNCATED AT 250 WORDS)
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».