Urine Creatinine Excretion and Clinical Outcomes in CKD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Twenty-four-hour urine creatinine excretion is a reliable approximation of muscle mass. Whether changes in urine creatinine predict clinical outcomes in persons with CKD is unknown. This work studied the relationship between urine creatinine and patient and renal survival in people with CKD not requiring renal replacement therapy. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: This longitudinal cohort study included incident stages 3-5 CKD patients referred to the renal clinic at the University Federico II in Naples between January of 1995 and December of 2005. Clinical data and urine creatinine were updated at each visit. Main outcomes were all-cause mortality and kidney failure requiring dialysis. RESULTS: This study enrolled 525 individuals and followed them for a median of 6 years (range of 4 months to 15 years). Urine creatinine excretion declined by 16 mg/d per year (95% confidence interval, 14 to 19) in participants with CKD stages 3a, 3b, and 4, and it remained stable in participants with stage 5 CKD. Per each 20 mg/d decline in urine creatinine, mortality increased by 3% (adjusted hazard ratio, 1.03; 95% confidence interval, 1.01 to 1.05), and the risk of initiating dialysis increased by 2% (adjusted hazard ratio, 1.02; 95% confidence interval, 1.01 to 1.03). These associations were independent of body mass index and GFR. CONCLUSIONS: In persons with CKD stages 3 and 4, urine creatinine declines at a rate of 16 mg/d per year. Lower urine creatinine excretion predicts greater risk of kidney failure and patient mortality.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».