Kidney Function and Mortality among Patients with Left Ventricular Systolic Dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Kidney disease has emerged as a risk factor for mortality in heart failure populations. The objective of this study was to determine the impact of different stages of kidney dysfunction (defined using the Kidney Disease Outcomes Quality Initiative [K/DOQI] classification system) and changes in kidney function on mortality in a cohort of patients with heart failure. A retrospective analysis was conducted of data from the randomized controlled trials Studies of Left Ventricular Dysfunction. A total of 6640 participants with asymptomatic and symptomatic heart failure were studied. Estimated GFR (eGFR) were calculated and then categorized according to the K/DOQI classification system into the following categories: > or =90, 60 to 89, 30 to 59, and 15 to 29 ml/min per 1.73 m2. Reduction in eGFR from baseline was calculated and subsequently categorized according to rate of decline (<5, 5 to 10, 11 to 15, and >15 ml/min per 1.73 m2 per year). Independent of baseline differences, lower levels of eGFR were associated with a higher total mortality compared with those with eGFR > or =90 ml/min (30 to 59 ml/min per 1.73 m2: hazard ratio [HR] 1.32, 95% confidence interval [CI] 1.10 to 1.59, P = 0.004; 15 to 29 ml/min per 1.73 m2: HR 2.54, 95% CI 1.54 to 4.19, P < 0.001). eGFR deteriorated rapidly (>15 ml/min per 1.73 m2 per year) in 12% of participants. This decline was associated with a significant increase in mortality compared with slower decline (<5 ml/min per 1.73 m2 per year), despite adjustments for baseline kidney function, baseline heart failure, or change in heart failure (HR 5.63; 95% CI 4.90 to 6.46; P < 0.0001). The levels of eGFR from the K/DOQI classification system are associated with mortality in a well-characterized heart failure population. Rate of decline in kidney function is a strong predictor of increased mortality in this population, independent of worsening heart failure and baseline kidney function.
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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 ».