Prevalence and Correlates of Multiple Cardiovascular Risk Factors in Children with Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Although prevalence of traditional cardiovascular risk factors (CVRF) has been described in children with CKD, the frequency with which these CVRF occur concomitantly and the clinical characteristics associated with multiple CVRF are unknown. This study determined the prevalence and characteristics of multiple CVRF in children in the Chronic Kidney Disease in Children study. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: Using cross-sectional data from first follow-up visits, we determined the prevalence of four CVRF: hypertension (casual BP >95(th) percentile or self-reported hypertension with concurrent use of anti-hypertensive medication), dyslipidemia (triglycerides >130 mg/dl, HDL <40 mg/dl, non-HDL >160 mg/dl, or use of lipid-lowering medication), obesity (BMI >95(th) percentile), and abnormal glucose metabolism (fasting glucose >110 mg/dl, insulin >20 μIU/ml, or HOMA-IR >2.20, >3.61, or >3.64 for those at Tanner stage 1, 2 to 3, or 4 to 5, respectively) in 250 children (median age 12.2 years, 74% Caucasian, median iohexol-based GFR 45.2 ml/min per 1.73 m(2)). RESULTS: Forty-six percent had hypertension, 44% had dyslipidemia, 15% were obese, and 21% had abnormal glucose metabolism. Thirty-nine percent, 22%, and 13% had one, two, and three or more CVRF, respectively. In multivariate ordinal logistic regression analysis, glomerular disease and nephrotic-range proteinuria were associated with 1.96 (95% confidence interval, 1.04 to 3.72) and 2.04 (95% confidence interval, 0.94 to 4.43) higher odds of having more CVRF, respectively. CONCLUSIONS: We found high prevalence of multiple CVRF in children with mild to moderate CKD. Children with glomerular disease may be at higher risk for future cardiovascular events.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».