Atheroma Progression in Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Cardiovascular events are 10 to 100 times more frequent in chronic kidney disease (CKD). We tested the hypothesis that the rate of atherosclerotic plaque growth is faster in severe versus moderate CKD. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: We performed a prospective cohort study in 318 prevalent CKD patients with initial creatinine clearance (CCr) between 20 and 50 ml/min/1.73 m(2). Baseline clinical and laboratory data were obtained on all patients. Plaque area was determined every 6 mo using bilateral carotid ultrasonography. Plaque area distribution was normalized using a cube root transformation. Unadjusted and adjusted associations between CCr quintiles and rate of change in the transformed plaque area were assessed using multiple linear regression. RESULTS: The rate of plaque progression appeared lower in patients with the lowest CCr. Median rate of plaque growth was 0.4 mm(2)/yr in the lowest quintile of CCr (< 23 ml/min/1.73 m(2)) versus 5.0 mm(2)/yr in the highest quintile (> 43 ml/min/1.73 m(2)). This association remained significant after adjustment for potential confounders. A secondary analysis using quintiles of Modification of Diet in Renal Disease (MDRD) GFR confirmed the absence of increased plaque growth at low GFR, although a reduced rate of growth in the lowest quintile of MDRD GFR was not observed. CONCLUSION: We did not observe accelerated plaque growth at low levels of renal function. We suggest that mechanisms other than plaque growth are responsible for the observed excess of cardiovascular disease in CKD patients.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».