Past Decline Versus Current eGFR and Subsequent ESRD Risk
Notice bibliographique
Résumé
eGFR is a robust predictor of ESRD risk. However, the prognostic information gained from the past trajectory (slope) beyond that of the current eGFR is unclear. We examined 22 cohorts to determine the association of past slopes and current eGFR level with subsequent ESRD. We modeled hazard ratios as a spline function of slopes, adjusting for demographic variables, eGFR, and comorbidities. We used random effects meta-analyses to combine results across studies stratified by cohort type. We calculated the absolute risk of ESRD at 5 years after the last eGFR using the weighted average baseline risk. Overall, 1,080,223 participants experienced 5163 ESRD events during a mean follow-up of 2.0 years. In CKD cohorts, a slope of -6 versus 0 ml/min per 1.73 m(2) per year over the previous 3 years (a decline of 18 ml/min per 1.73 m(2) versus no decline) associated with an adjusted hazard ratio of ESRD of 2.28 (95% confidence interval, 1.88 to 2.76). In contrast, a current eGFR of 30 versus 50 ml/min per 1.73 m(2) (a difference of 20 ml/min per 1.73 m(2)) associated with an adjusted hazard ratio of 19.9 (95% confidence interval, 13.6 to 29.1). Past decline contributed more to the absolute risk of ESRD at lower than higher levels of current eGFR. In conclusion, during a follow-up of 2 years, current eGFR associates more strongly with future ESRD risk than the magnitude of past eGFR decline, but both contribute substantially to the risk of ESRD, especially at eGFR<30 ml/min per 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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».