Microalbuminuria post‐renal transplantation: relation to cardiovascular risk factors and C‐reactive protein
Notice bibliographique
Résumé
Microalbuminuria predicts graft loss and all-cause mortality in renal transplant recipients. In the general population, it clusters with both traditional cardiovascular risk factors and elevated C-reactive protein (CRP). Our objective was to define the relationship between microalbuminuria and these risk factors in stable renal transplant recipients. We identified 222 stable recipients who were minimum two months post-transplant and provided three urine albumin-to-creatinine ratio (ACR) measurements, excluding those with recent illness and proteinuria. Microalbuminuria was defined as averaged ACR > or =2.0 in men and 2.8 mg/mmol in women (Canadian Diabetes Association 2003). Risk factors associated with microalbuminuria were determined by multivariate logistic regression analysis. Averaged ACR correlated to CRP (R = 0.21, p = 0.001). Prevalence of microalbuminuria was 48% (108/222). Patients with microalbuminuria had higher CRP (7.01 +/- 8 vs. 3.21 +/- 3 mg/L, p < 0.0001) and systolic BP (129 +/- 17 vs. 123 +/- 12 mmHg, p = 0.004). Microalbuminuria was associated with increasing CRP [odds ratio 1.129 per 1 mg/L (95% CI 1.058-1.204), p = 0.0002], SBP [1.248 per 10 mmHg (1.023-1.522), p = 0.029] and smoking [1.938 (1.023-3.672), p = 0.042]. Post-transplant microalbuminuria is prevalent and is associated with elevated CRP, elevated BP, and smoking. Its relationship to these factors suggests it may be an indicator of graft and patient health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».