Apolipoprotein A-IV Serum Concentrations Are Elevated in Patients with Mild and Moderate Renal Failure
Notice bibliographique
Résumé
Cell culture studies and investigations in mice that overexpress either human or mouse apolipoprotein A-IV (apoA-IV) revealed anti-atherogenic properties of apoA-IV. An association between low apoA-IV concentrations and coronary artery disease in humans was demonstrated; therefore, apoA-IV may also play an antiatherogenic role in humans. Because apoA-IV is markedly elevated in dialysis patients, patients with the earliest and modest stages of renal impairment were studied to assess the association of apoA-IV with GFR and atherosclerotic complications. GFR was measured by the use of iohexol in 227 non-nephrotic patients with different degrees of renal impairment. ApoA-IV increased significantly with decreasing GFR and was already elevated in earliest stages of renal disease (GFR > 90 ml/min per 1.73 m2). Multiple linear regression analysis identified renal function parameters (GFR, creatinine, and urea) as the most important determinants of apoA-IV levels in serum of these patients. Twenty-six patients had already experienced 36 atherosclerotic events. Logistic regression analysis identified three variables associated with atherosclerotic complications: age, apoA-IV, and gender. Each 1 mg/dl increase of apoA-IV decreased the odds ratio for an atherosclerotic complication by 8% (P = 0.011). The data clearly show that the anti-atherogenic apoA-IV starts to increase during the earliest phases of renal insufficiency, which makes apoA-IV an early marker of renal impairment.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».