Refined characterization of the association between kidney function and mortality in patients undergoing cardiac catheterization
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Chronic kidney disease is associated with an increased risk of cardiovascular morbidity and mortality. The level of kidney function at which this risk increases remains to be determined. We sought to characterize the relationship between kidney function and survival among patients with cardiovascular disease (CVD) undergoing cardiac catheterization using estimated glomerular filtration rate (eGFR) and graded refinements in the classification of kidney function. METHODS AND RESULTS: We included 8521 of 11 778 (72.3%) consecutive patients undergoing cardiac catheterization between 1 January 1999 and 31 December 2001 from the Alberta Provincial Project for Outcome Assessment in Coronary Heart Disease database. eGFR as a categorical and continuous variable was used to define kidney function. The outcome was all-cause mortality. During a median (interquartile range) follow-up of 2.2 (1.5-3.1) years, and after adjustment for clinical risk factors and severity of coronary disease, there was a steady incremental decrease in survival post-catheterization corresponding to a decline in eGFR categories of 10 mL/min/1.73 m(2). When eGFR was modelled as a continuous variable, there was an increased risk of death noted at an eGFR below 79 mL/min/1.73 m(2). Below an eGFR of 70 mL/min/1.73 m,(2), there was an approximate 17.2% relative increase in risk for every 10 unit decrease in eGFR (95% CI 8.4-26.6%). CONCLUSION: The risk of death post-cardiac catheterization is elevated when eGFR is < or =79 mL/min/1.73 m(2). These findings provide considerable refinement in our understanding of eGFR as a powerful prognostic marker in patients with CVD undergoing cardiac catheterization.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».