Cause of Death in Patients with Reduced Kidney Function
Notice bibliographique
Résumé
Information on common causes of death in people with CKD is limited. We hypothesized that, as eGFR declines, cardiovascular mortality and mortality from infection account for increasing proportions of deaths. We calculated eGFR using the CKD Epidemiology Collaboration equation for residents of Alberta, Canada who died between 2002 and 2009. We used multinomial logistic regression to estimate unadjusted and age- and sex-adjusted differences in the proportions of deaths from each cause according to the severity of CKD. Cause of death was classified as cardiovascular, infection, cancer, other, or not reported using International Classification of Diseases codes. Among 81,064 deaths, the most common cause was cancer (31.9%) followed by cardiovascular disease (30.2%). The most common cause of death for those with eGFR≥60 ml/min per 1.73 m(2) and no proteinuria was cancer (38.1%); the most common cause of death for those with eGFR<60 ml/min per 1.73 m(2) was cardiovascular disease. The unadjusted proportion of patients who died from cardiovascular disease increased as eGFR decreased (20.7%, 36.8%, 41.2%, and 43.7% of patients with eGFR≥60 [with proteinuria], 45-59.9, 30-44.9, and 15-29.9 ml/min per 1.73 m(2), respectively). The proportions of deaths from heart failure and valvular disease specifically increased with declining eGFR along with the proportions of deaths from infectious and other causes, whereas the proportion of deaths from cancer decreased. In conclusion, we found an inverse association between eGFR and specific causes of death, including specific types of cardiovascular disease, infection, and other causes, in this cohort.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».