Mineral and bone disorders and survival in hemodialysis patients with and without polycystic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maintenance hemodialysis (MHD) patients with polycystic kidney disease (PKD) have better survival than non-PKD patients. Mineral and bone disorders (MBD) are associated with accelerated atherosclerosis and cardiovascular death in MHD patients. It is unknown whether the different MBD mortality association between MHD populations with and without PKD can explain the survival differential. METHODS: Survival models were examined to assess the association between different laboratory markers of MBD [such as serum phosphorous, parathyroid hormone (PTH), calcium and alkaline phosphatase] and mortality in a 6-year cohort of 60,089 non-PKD and 1501 PKD MHD patients. RESULTS: PKD and non-PKD patients were 57±13 and 62±15 years old and included 46 and 45% women and 14 and 32% Blacks, respectively. Whereas PKD individuals with PTH 150 to <300 pg/mL (reference) had the lowest risk for mortality, the death risk was higher in patients with PTH<150 [hazard ratio (HR): 2.16 (95% confidence interval 1.53-3.06)], 300 to <600 [HR: 1.30 (0.97-1.74)] and ≥600 pg/mL [HR: 1.46 (1.02-2.08)], respectively. Similar patterns were found in non-PKD patients. Fully adjusted death HRs of time-averaged serum phosphorous increments<3.5, 5.5 to <7.5 and ≥7.5 mg/dL (reference: 3.5 to <5.5 mg/dL) for PKD patients were 2.82 (1.50-5.29), 1.40 (1.12-1.75) and 2.25 (1.57-3.22). The associations of alkaline phosphatase and calcium with mortality were similar in PKD and non-PKD patients. CONCLUSION: Bone-mineral disorder markers exhibit similar mortality trends between PKD and non-PKD MHD patients, although some differences are observed in particular in low PTH and phosphorus ranges.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».