Effect of increased water intake on plasma copeptin in patients with chronic kidney disease: results from a pilot randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Increased water intake may have a beneficial effect on the kidney through suppression of plasma vasopressin. We examined the effect of increased water intake on plasma copeptin (a marker of vasopressin) over 6 weeks in patients with chronic kidney disease. DESIGN: Secondary analysis of a randomised controlled parallel-group pilot trial. SETTING: Canada, 2012-2013. PARTICIPANTS: 28 patients with stage 3 chronic kidney disease randomised (2:1) to a hydration (n=17) or control group (n=11). INTERVENTION: The hydration group was coached to increase water intake by up to 1.5 L/day for 6 weeks. The control group was asked to maintain regular water intake. MEASURES AND OUTCOMES: Participants provided blood and 24 h urine samples at baseline and 6 weeks. Change in plasma copeptin was compared within and between study groups. RESULTS: Participants were 64% male with a mean age of 62 years and an estimated glomerular filtration rate of 40 mL/min/1.73 m(2). Between baseline and 6 weeks, 24 h urine volume increased by 0.7 L/day in the hydration group, rising from 2.3 to 3.0 L/day (p=0.01), while decreasing by 0.3 L/day among controls, from 2.0 to 1.7 L/day (p=0.07); between-group difference: 0.9 L/day (95% CI 0.37 to 1.46; p=0.002). In the hydration group, median copeptin decreased by 3.6 pmol/L, from 15.0 to 10.8 pmol/L (p=0.005), while remaining stable among controls at 19 pmol/L (p=0.76; p=0.19 for the between-group difference in median change); the between-group difference in mean change was 5.4 pmol/L (95% CI -1.2 to 12.0; p=0.11). CONCLUSIONS: Adults with stage 3 chronic kidney disease can be successfully randomised to drink approximately 1 L more per day than controls. This increased water intake caused a significant decrease in plasma copeptin concentration. Our larger 12-month trial will examine whether increased water intake can slow renal decline in patients with chronic kidney disease. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT01753466.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».