Serum Adiponectin Levels and Mortality after Kidney Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Adiponectin (ADPN), an adipose tissue-derived hormone, has protective properties with respect to atherogenesis, inflammation, and energy homeostasis. Its beneficial role has not been consistent in patients with CKD or those undergoing dialysis. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: This study examined the association of plasma ADPN levels in 987 prevalent kidney transplant recipients (mean age ± SD, 51.0±12.8 years; estimated GFR, 52.8±21.9 ml/min per 1.73 m(2); median time since transplant, 78 months) on all-cause mortality and death-censored graft failure. Patients were enrolled between February and August 2007 and were followed for a median of 51 months (interquartile range, 49-53 months). Using Cox proportional hazard models, the association of log-transformed plasma adiponectin was studied, with and without adjustment for demographic variables, baseline GFR, markers of inflammation, and cardiovascular risk factors. RESULTS: At baseline, patients in the lowest ADPN tertile were significantly more likely to be male; to be smokers; to have a higher baseline GFR, lower systolic BP, and lower HDL cholesterol level; and to have higher body mass index, abdominal circumference, C-reactive protein level, and total cholesterol level. The adjusted hazard ratio for death with elevated plasma ADPN (per natural log) was 1.44, and there was no significant interaction with any relevant cardiovascular risk subgroups (i.e., advanced age; diabetes; or elevated body mass index, waist circumference, C-reactive protein, or Framingham risk score). The hazard for death-censored graft failure was nonsignificant at 1.03. CONCLUSION: Elevated ADPN levels are associated with higher risk for death but not allograft failure in prevalent kidney transplant recipients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».