Effect of serum <scp>FGF</scp>‐23, <scp>MGP</scp> and fetuin‐<scp>A</scp> on calcium‐phosphate metabolism in maintenance hemodialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
This study was aimed to explore the role of serum fibroblast growth factor (FGF)-23, matrix Gla protein (MGP) and fetuin-A in the calcium-phosphate metabolism and their predicting value in coronary artery calcification in maintenance hemodialysis (MHD) patients. This study included 64 patients who receive hemodialysis in our hospital. The serum FGF-23, MGP and fetuin-A were analyzed by enzyme-linked immunosorbent assay (ELlSA). Coronary artery calcification score (CACS) was evaluated by coronary artery computed tomography scan. The 64 patients (30 males, 34 females, 60.6 ± 11.3 years of age) received an average dialysis vintage of 6.88 ± 2.94 years. We divided the CACS into three levels, and 13 (20.31%), 16 (25%), and 35 (54.69%) exhibited a CACS of 0-100, 100-400, and >400, respectively. Dialysis vintage, serum FGF-23, fetuin-A, phosphorus and high-density lipoprotein-C levels were identified as independent variables of CACS by stepwise multiple regression analysis. The area under receiver operating characteristic curve indicated that serum FGF-23 and fetuin-A were useful for identifying CAC in MHD patients. The cut-off value corresponding to the highest Youden's index was serum FGF-23 ≥ 256 pg/mL and fetuin-A ≤ 85 μg/mL, which was defined as the optimal predictors of CAC. Different combinations of serum FGF-23 and fetuin-A in parallel or in series effectively boosted the identification of CAC. The incidence of CAC is high in MHD patients. Serum FGF-23 and fetuin-A levels are closely correlated with CAC.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».