Does lower urine-specific gravity predict decline in renal function and hypernatremia in older adults exposed to psychotropic medications? An exploratory analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exposure to psychotropic agents, including lithium, antipsychotics and antidepressants, has been associated with nephrogenic diabetes insipidus (NDI). This is especially concerning in older adults already at risk of developing chronic kidney disease (CKD) and hypernatremia with advanced aging. This study investigates whether commonly performed random urine-specific gravity (USG) tests can predict adverse NDI outcomes (CKD and hypernatremia) in psychotropic-exposed older adults. METHODS: This was a retrospective longitudinal study of 173 geriatric psychiatry patients (age ≥65 years) exposed to psychotropic medications. Our main continuous outcome was 'decrease in estimated glomerular filtration rate (eGFR) >10 mL/min/1.73 m(2)' over 5-year follow-up. Hypernatremia and acute kidney injury (AKI) were secondary outcomes. Whether baseline USG <1.010 predicted outcomes was assessed in bivariate and multivariate analyses. RESULTS: USG <1.010 predicted hypernatremia episodes (sodium concentration ≥150 mmol/L-28.1 versus 12%, χ(2) = 4.7, P = 0.03). USG <1.010 [odds ratio 2.36 (95% confidence interval 0.93-6.0), P = 0.07], baseline eGFR and typical antipsychotic use independently predicted decrease in eGFR >10 mL/min/1.73 m(2). Patients with a single baseline sodium concentration of ≥140 mmol/L and USG <1.010 have a 26.3% incidence of AKI and a 57.9% incidence of hypernatremia over the ensuing 5 years. CONCLUSIONS: In psychotropic-exposed older adults, there appears to be a clinically important association between low USG and developing both hypernatremia and CKD. USG may be a useful surrogate measure for NDI-related outcomes in large administrative database studies, where ideal measures such as 24-h urine volume may not be available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».