Longitudinal follow-up of bone mineral density in children with nephrotic syndrome and the role of calcium and vitamin D supplements
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We previously have demonstrated that children with idiopathic nephrotic syndrome (INS) are at risk of metabolic bone disease (MBD). In this study, we report the longitudinal follow-up of these children and the role of calcium and vitamin D supplements. METHODS: We prospectively studied 100 consecutive children with INS. They were treated with prednisone. All were subjected to a baseline clinical, biochemical and radiological evaluation. They were initiated on calcium (500 mg/day) and vitamin D3 (200 IU/day) supplements, followed by a repeat assessment. The primary outcome measure was the Deltaz score (difference between the initial and final z scores) on dual energy X-linked absorptiometry (DEXA). A univariate and multivariate analysis using stepwise linear regression was performed for factors predictive of an improved Deltaz score. RESULTS: Of the 88 children that completed the study, the majority (n = 54) had improved bone mineral density (BMD) at the spine, and another 25 children had stable BMD on calcium and vitamin D3 supplements. The mean spinal BMD values were significantly better on follow-up (0.607+/-0.013 g/cm2) as compared with baseline values (0.561+/-0.010 g/cm2) (P<0.0001). The interval between initial and follow-up assessment was 1.5+/-0.07 years. Children who were on these supplements (n = 73) had a significantly improved z score as compared with those who did not receive them (n = 15) (P = 0.008). On multivariate analysis, the factors predictive of an improved z score were: younger age (P<0.0001), calcium and vitamin D3 supplement (P<0.0001), greater dietary calcium intake (P = 0.022) and lower interval steroid dose (P = 0.001). CONCLUSIONS: Children with greater steroid doses were likely to have low BMD on follow-up. Calcium and vitamin D supplements may help in improving BMD in children with INS.
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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) | 0,000 | 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 ».