Body mass does not have a clinically relevant effect on cystatin C eGFR in children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unlike creatinine, Cystatin C (CysC) is believed to be independent of body composition in both adults and children. Recent findings in adults, suggesting an improved performance of CysC-based estimated glomerular filtration rate (CysC eGFR) by accounting for body mass, necessitated a careful re-evaluation of this issue in children. METHODS: We studied 240 children (median age 11.7 years, range 2-17.9 years, 107 girls), with various kidney diseases, for any change in the relationship between (99)Tc DTPA GFR and CysC eGFR after accounting for body mass. For body mass assessment, body mass index (BMI) z-score was calculated using height-adjusted age, to account for growth retardation secondary to chronic kidney disease. RESULTS: CysC eGFR did not have a significant correlation with BMI z-score (correlation coefficient = 0.06; P = 0.34). Accounting for BMI z-score did not add to the 65% variance in nuclear GFR explained by CysC eGFR. Moreover, it did not change the regression coefficient of 0.85 between CysC eGFR and nuclear GFR either. On Bland & Altman analysis, the bias of 0.05 and standard deviation of 20.39 also did not improve after accounting for BMI z-score in the revised CysC eGFR formula. CONCLUSIONS: In children, body mass exerts a minimal effect on the performance of CysC eGFR estimation.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».