Estimating Glomerular Filtration Rate in Kidney Transplantation: Is the New Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration Equation Any Better?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The new Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) equation was developed to address the systematic underestimation of the glomerular filtration rate (GFR) by the Modification of Diet in Renal Disease (MDRD) Study equation in patients with a relatively well-preserved kidney function. The performance of the new equation for kidney transplant recipients (KTRs) is unknown. METHODS: We used the plasma clearance of (99m)Tc-diethylenetriamine pentaacetic acid to measure the GFR in a cohort of 207 stable KTRs and estimated the GFR with the new CKD-EPI equation. RESULTS: The mean bias for the CKD-EPI equation of -4.5 mL x min(-1) x (1.73 m(2))(-1) was lower than that of the 4-variable MDRD Study equation; however, the 2 equations showed similar variation of individual biases around the mean or median bias, so that only modest improvement was seen in the overall percentage of GFR estimates within 30% of the measured GFR (84% vs 77% for the CKD-EPI vs MDRD Study equations, respectively). In the cohort with a GFR >60 mL x min(-1) x (1.73 m(2))(-1) (n = 98), the CKD-EPI bias was much less than that of the MDRD Study equation [-7.4 mL x min(-1) x (1.73 m(2))(-1) vs -14.3 mL x min(-1) x (1.73 m(2))(-1)], and an accuracy of + or - 30% was seen for 89% of GFR estimates, compared with 77% with the MDRD Study equation. The variation of the individual biases around the mean bias remained substantial [SD = 13.7 mL x min(-1) x (1.73 m(2))(-1)]. CONCLUSIONS: The CKD-EPI equation shows improved estimation ability, and we recommend that it replace the MDRD Study equation as the currently preferred creatinine-based estimating equation for KTRs. The precision of GFR estimates obtained with the CKD-EPI equation remains suboptimal, however, and we recommend that research on other markers of GFR, such as cystatin C and beta-trace protein, be pursued.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,009 |
| 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) | 0,001 | 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 ».