Incidental Atherosclerotic Renal Artery Stenosis Diagnosed at Cardiac Catheterization: No Difference in Kidney Function with or without Stenting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The long-term kidney function of patients with atherosclerotic renal artery stenosis (ARAS) diagnosed incidentally at the time of cardiac catheterization is not well described despite the increasingly common practice of assessing these vessels at the time of cardiac investigation. METHODS: This is a retrospective analysis of a cohort identified prospectively at the time of non-emergent coronary angiography. Those with >or=50% ARAS were managed medically and underwent stenting if recommended by their nephrologist and/or cardiologist. Longitudinal regression analysis was used to compare the annualized change in estimated glomerular filtration rate (GFR) in stented and unstented patients. Cox regression analysis was used to determine the predictors of a decline in GFR by >or=25%. RESULTS: Of 140 patients, 67 (48%) were stented, mostly for preservation of kidney function (70.1%) and/or resistant hypertension (53.7%). Median follow-up time was 943 days. Stented patients were younger, had higher systolic blood pressure and more severe ARAS. The adjusted rate of change in GFR was -1.49 (95% CI -2.33 to -0.65) ml/min/1.73 m(2)/year in the unstented group, and -1.48 (95% CI -2.34 to -0.62) ml/min/1.73 m(2)/year in the stented group (p = 0.99). A decline of GFR >or=25% occurred in 42 (30%) patients; no patient required dialysis. Only the presence of cereberovascular disease was associated with this outcome (hazard ratio 2.52, 95% CI 1.56-5.41). CONCLUSION: We were unable to demonstrate a benefit or harm of renal artery stenting for ARAS, thus further increasing the uncertainty of the significance of these lesions and how they are best managed.
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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».