Association between the malnutrition-inflammation score and post-transplant anaemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Post-transplant anaemia (PTA) is common and is associated with adverse consequences. The protein-energy wasting (PEW) syndrome is associated with erythropoietin resistance in patients on maintenance dialysis. We assessed the association between PEW and PTA in a large prevalent cohort of stable kidney-transplanted patients. METHODS: Data from 942 prevalent kidney-transplanted patients were analysed. Socio-demographic parameters, laboratory results, transplantation-related data and medication were obtained from the charts. Biomarkers reflecting nutritional status and inflammation [serum leptin, albumin, interleukin-6 (IL-6), tumour necrosis factor-α (TNF-α) and C-reactive protein] were measured. Anthropometric measures and the malnutrition-inflammation score (MIS) were also tabulated. Anaemia was defined according to the guidelines of the American Society of Transplantation. RESULTS: Mean age was 51 ± 13 years, 57% were males and 22% had diabetes. The prevalence of PTA was 33%. The haemoglobin (Hb) level significantly and negatively correlated with the MIS (rho = - 0.316), marginally with serum TNF-α (rho = - 0.079) and serum IL-6 (rho = - 0.075) and positively with serum transferrin (r = 0.298), serum albumin (r = 0.274), abdominal circumference (r = 0.254) and serum leptin (rho = - 0.152), P < 0.05 for all. In a multivariable linear regression model, MIS was independently associated with Hb (beta = - 0.118, P = 0.004) in patients with estimated glomerular filtration rate (eGFR) lower than or equal to 60 mL/min/1.73 m(2), but not in patients with higher eGFR. CONCLUSIONS: The MIS is independently associated with PTA in the kidney-transplanted population with eGFR lower than or equal to 60 mL/min/1.73 m(2).
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».