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Enregistrement W2114956091 · doi:10.1093/ndt/gfs263

Short-term change in kidney function and risk of end-stage renal disease

2012· article· en· W2114956091 sur OpenAlexafffundabout
Tanvir Chowdhury Turin, Joseph Coresh, Marcello Tonelli, Paul E. Stevens, Paul E. de Jong, Chris Farmer, Kuni Matsushita, Brenda R. Hemmelgarn

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates
Mots-clésMedicineRenal functionKidney diseaseStage (stratigraphy)End-stage kidney diseaseInternal medicineTerm (time)End stage renal diseaseDiseaseUrologyOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is unclear what degree of change in the eGFR over a 1-year period indicates clinically significant progression, and whether this change adds additional information beyond that obtained by a single eGFR measure alone. METHODS: We included 598 397 adults who had at least two outpatient eGFR measurements (at least 6 months apart) during 1-year accrual period in Alberta, Canada. Change in kidney function (using the first and last eGFR) was defined by change in kidney function category with confirmation based on percent (%) change in eGFR [(last eGFR - first eGFR)/first eGFR × 100]. The groups for change in kidney function were thus defined as: 'certain drop' (drop in CKD category with ≥25% decrease in the eGFR); 'uncertain drop' (drop in CKD category with <25% decrease in the eGFR); 'stable' (no change in CKD category); 'uncertain rise' (rise in CKD category with <25% rise in the eGFR) and 'certain rise' (rise in CKD category with ≥25% increase in the eGFR). Adjusted end-stage renal disease (ESRD) rates (per 1000 person-years) for each group of change in kidney function were calculated using Poisson regression. Adjusted risks of ESRD associated with change in kidney function, in reference to stable kidney function, were estimated. RESULTS: Among the 598 397 participants, 74.8% (n = 447 570) had stable (no change in CKD category), 3.3% (n = 19 591) had a certain drop and 3.7% (n = 22 171) had a certain rise in kidney function. Participants who experienced a certain change in kidney function (both drop and rise) were older, more likely to be female, and had a higher prevalence of comorbidities, in comparison with those with stable kidney function. There were 1966 (0.3%) ESRD events over a median follow-up of 3.5 years. Compared with participants with stable kidney function, after adjustment for covariates, and the first eGFR measurement, those with certain drop had 5-fold increased risk of ESRD (HR: 5.11; 95% CI: 4.56-5.71), whereas those with an uncertain drop had 2-fold increased risk (HR: 2.13; 95% CI: 1.84-2.47). After adjustment for the eGFR and covariates at the last visit, neither a certain nor uncertain drop in the eGFR was associated with an increased ESRD risk. The ESRD risk associated with the last eGFR level, adjusted for the slope over time, were 2.89 (95% CI: 2.35-3.55), 10.98 (95% CI: 8.69-13.87), 35.20 (95% CI: 27.95-44.32) and 147.96 (116.92-187.23) for categories 2, 3a, 3b and 4, respectively, in reference to category 1. CONCLUSIONS: A change in eGFR category accompanied by ≥25% decline (certain drop) is associated with increased ESRD risk. However, this elevated risk is captured by patient characteristics and eGFR at the last visit, suggesting that eGFR trajectories based on more than two serum creatinine measurements over a period longer than 1 year are required to determine ESRD risk and allow more reliable risk prediction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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

Citations100
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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