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Enregistrement W2067870554 · doi:10.1186/s12882-015-0025-5

Variability in estimated glomerular filtration rate values is a risk factor in chronic kidney disease progression among patients with diabetes

2015· article· en· W2067870554 sur OpenAlexaff
Chin‐Lin Tseng, Jean‐Philippe Lafrance, Shou‐En Lu, Orysya Soroka, Donald R. Miller, Miriam Maney, Leonard Pogach

Notice bibliographique

RevueBMC Nephrology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut national de psychiatrie légale Philippe-Pinel
Organismes subventionnairesQuality Enhancement Research InitiativeHealth Services Research and Development
Mots-clésMedicineRenal functionKidney diseaseDialysisInternal medicineProportional hazards modelDiabetes mellitusNephrologyRisk factorRetrospective cohort studyCohortUrologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is unknown whether variability of estimated Glomerular Filtration Rate (eGFR) is a risk factor for dialysis or death in patients with chronic kidney disease (CKD). This study aimed to evaluate variability of estimated Glomerular Filtration Rate (eGFR) as a risk factor for dialysis or death to facilitate optimum care among high risk patients. METHODS: A longitudinal retrospective cohort study of 70,598 Veterans Health Administration veteran patients with diabetes and CKD (stage 3-4) in 2000 with up to 5 years of follow-up. VHA and Medicare files were linked to derive study variables. We used Cox proportional hazards models to evaluate association between time to initial dialysis/death and key independent variables: time-varying eGFR variability (measured by standard deviation (SD)) and eGFR means and slopes while adjusting for prior hospitalizations, and comorbidities. RESULTS: There were 76.7% older than 65 years, 97.5% men, and 81.9% Whites. Patients were largely in early stage 3 (61.2%), followed by late stage 3 (28.9%), and stage 4 (9.9%); 29.1%, 46.8%, and 73.3%, respectively, died or had dialysis during the follow-up. eGFR SDs (median: 5.8, 5.1, and 4.0 ml/min/1.73 m(2)) and means (median: 54.1, 41.0, 27.2 ml/min/1.73 m(2)) from all two-year moving intervals decreased as CKD advanced; eGFR variability (relative to the mean) increased when CKD progressed (median coefficient of variation: 10.9, 12.8, and 15.4). Cox regressions revealed that one unit increase in a patient's standard deviation of eGFRs from prior two years was significantly associated with about 7% increase in risk of dialysis/death in the current year, similarly in all three CKD stages. This was after adjusting for concurrent means and slopes of eGFRs, demographics, prior hospitalization, and comorbidities. For example, the hazard of dialysis/death increased by 7.2% (hazard ratio:1.072; 95% CI = 1.067, 1.080) in early stage 3. CONCLUSION: eGFR variability was independently associated with elevated risk of dialysis/death even after controlling for eGFR means and slopes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations39
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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