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Enregistrement W2163177511 · doi:10.2215/cjn.04860514

Estimation of GFR Using β-Trace Protein in Children

2014· article· en· W2163177511 sur OpenAlexaff
Samantha H. Witzel, Shih‐Han S. Huang, Branko Braam, Guido Filler

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of AlbertaLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTRACE (psycholinguistics)EstimationPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Sex may affect the performance of small molecular weight proteins as markers of GFR because of differences in fat mass between the two sexes. The hypothesis was that the diagnostic performance of β-trace protein, a novel marker of GFR, would be significantly better in boys than in girls. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: GFR, height, weight, serum creatinine, and β-trace protein were measured in 755 children and adolescents (331 girls) undergoing (99)technetium diethylenetriamine penta-acetic acid renal scans from July of 1999 to July of 2006. Boys and girls were separated into formula generation cohorts (284 boys and 220 girls) and formula validation cohorts (140 boys and 111 girls). GFR-estimating formulas on the basis of β-trace protein, creatinine, and height were derived using stepwise linear regression analysis of log-transformed data. The slope of the regression lines of the sex-specific eGFRs were compared. Bland-Altman analysis was used for testing agreement between (99)technetium diethylenetriamine penta-acetic acid GFR and calculated GFR both with this equation in boys and girls as well as previously established Benlamri, White, and Schwartz formulas. RESULTS: In the stepwise regression analysis, β-trace protein (R(2)=0.73 for boys and R(2)=0.65 for girls) was more important than creatinine (which increased R(2) to 0.81 for boys and R(2) to 0.75 for girls) and height (which increased R(2) to 0.88 for boys and R(2) to 0.80 for girls) in the data generation groups. GFR can be calculated using the following formulas:[Formula: see text]and[Formula: see text]Bland-Altman analysis showed better performance in boys than in girls. The new formulas performed significantly better than the previous Benlamri, White, and Schwartz formulas with respect to bias, precision, and accuracy. CONCLUSIONS: Improved and sex-specific formulas for the estimation of GFR in children on the basis of β-trace protein, serum creatinine, and height are now available.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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