Cystatin C-Based Renal Function Changes After Antiretroviral Initiation: A Substudy of a Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effects of antiretrovirals on cystatin C-based renal function estimates are unknown. METHODS: We analyzed changes in renal function using creatinine and cystatin C-based estimating equations in 269 patients in A5224s, a substudy of study A5202, in which treatment-naive patients were randomized to abacavir/lamivudine or tenofovir/emtricitabine with open-label atazanavir/ritonavir or efavirenz. RESULTS: Changes in renal function significantly improved (or declined less) with abacavir/lamivudine treatment compared with tenofovir/emtricitabine using the Cockcroft-Gault formula (P = .016) and 2009 Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI; P = .030) and 2012 CKD-EPI cystatin C-creatinine (P = .025). Renal function changes significantly improved (or declined less) with efavirenz compared with atazanavir/ritonavir (P < .001 for all equations). Mean (95% confidence interval) renal function changes specifically for tenofovir/emtricitabine combined with atazanavir/ritonavir were -8.3 (-14.0, -2.6) mL/min with Cockcroft-Gault; -14.9 (-19.7, -10.1) mL/min per 1.73(2) with Modification of Diet in Renal Disease; -12.8 (-16.5, -9.0) mL/min per 1.73(2) with 2009 CKD-EPI; +8.9 (4.2, 13.7) mL/min per 1.73(2) with 2012 CKD-EPI cystatin C; and -1.2 (-5.1, 2.6) mL/min per 1.73(2) with 2012 CKD-EPI cystatin C-creatinine. Renal function changes for the other treatment arms were more favorable but similarly varied by estimating equation. CONCLUSIONS: Antiretroviral-associated changes in renal function vary in magnitude and direction based on the estimating equation used.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».