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Enregistrement W2097413186 · doi:10.1093/ndt/gfv175.28

FP346ANY INFECTION IS A RISK FACTOR FOR FUTURE CARDIOVASCULAR EVENTS IN CHRONIC KIDNEY DISEASE

2015· article· en· W2097413186 sur OpenAlexaffabout
Hicham I. Cheikh Hassan, Mila Tang, Ognjenka Djurdjev, Adeera Levin

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseRisk factorDiseaseIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and Aims: Chronic Kidney Disease (CKD) affects 10% of adults and is associated with increased morbidity and mortality. Infection (Infct) has been described in CKD populations as impacting hospitalizations, morbidity and mortality. Inflammation and infection has been linked to cardiovascular disease. We hypothesized that infections in CKD patients may be linked to developing CV events (CVE) in CKD patients. Methods: CanPREDDICT is an observational pan-Canadian cohort of prospectively followed up CKD patients with eGFR 15-45ml/min/1.73m2; followed q6 monthly for 3 years then annually for 2 additional years. Infct were defined by use of antibiotics, categorized by anatomical location and counted for each six monthly interval. Outcomes of interest were any CVE. SPSS used for analysis and time to CVE used in a time-dependent covariate analysis. Results: 2294 of 2544 patients had sufficient data for inclusion in the analysis (median follow up 2.86 years). Median age was 70.4 years, males (62.4%) and Caucasians (88.9%). A CVE occurred in 281 patients (12.1%); predominately ischemic (7.2%), then CHF (5.6%) and other CVE (1.0%). There were 187 deaths (8.2%), 1.6% were CV deaths. Patients developing a CVE were older (74.1 vs 69.7 years, p= 0.001) were more likely to have a background of diabetes (62.3% vs 45.2%, p< 0.001), CV Disease (68.0% vs 40.2%, p< 0.001) and a lower baseline eGFR (25.8,vs 27.7 ml/min/1.73m2 p= 0.008) and lower hemoglobin (120 vs 123 g/l, p<0.001). An Infct occurred in 480 patients (20.9%). Patients with an infection were more likely to develop a CVE (28.5% vs 19.9%, p= 0.001). The hazard ratio for CVE following an Infct is 2.90 (95% confidence interval 2.22- 3.78, p< 0.001). We stratified patients into 4 groups by history of previous CV disease and developing Infct. Using patients with no CV disease prior to enrollment and who did not develop an Infct as the reference group we determined that Infct exposure carries similar risk for future CVE compared to patients with a previous history of CV disease [FIGURE]. The highest risk remains in those with a background of CV disease who subsequently developed an Infct. Multivariate analysis taking into account other risk factors for CV events confirms Infct is an independent risk factor for cardiovascular events in CKD (p< 0.001).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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