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Enregistrement W2261312712 · doi:10.1186/s40697-016-0095-8

Consecutive First-Morning Urine Samples to Measure Change in the Albumin-to-Creatinine Ratio: A Pilot Study of a Home Urine Collection Protocol

2016· article· en· W2261312712 sur OpenAlexaffabout
Jessica M. Sontrop, Amit X. Garg, Lihua Li, Kerri Gallo, V. Schumann, Jennifer Winick‐Ng, William F. Clark, Matthew A. Weir

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUrineCreatinineUrine collection deviceMorningUrologyUrine sampleAlbuminRenal functionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Multiple first-morning urine samples are recommended for measuring the urine albumin-to-creatinine ratio (ACR); however, this can be challenging in community-based research. METHODS: The objectives of the study are to pilot-test a home urine collection protocol and examine how the average and variance of ACR varied with the number of urine collections and time to laboratory analysis. This is a prospective observational pilot study. This study was conducted in London, Ontario, Canada at the London Health Sciences Centre (2012-2013). The patients were adults with chronic kidney disease (mean estimated glomerular filtration rate, 36 mL/min/1.73 m(2)). Participants collected a first-morning 20-mL urine sample on three consecutive days. This process was repeated after 3 months. Samples were picked up by hospital courier and analyzed for ACR on the same day; additional aliquots were analyzed after a delay of 24-48 h (stored at 4 °C) and 3-9 months (stored at -80 °C). The geometric mean of the percentage change in ACR between baseline and 3 months was calculated and compared between single samples and the average of two vs. three consecutive samples. RESULTS: Of 31 patients enrolled, 26 (83.9 %) submitted all six urine samples. The geometric mean of ACR for three consecutive samples at baseline was 87, 83, and 80 mg/mmol, and the corresponding percentage increase from baseline to 3 months was 15 % (95 % confidence interval (CI), -9 to 46 %), 33 % (95 % CI, 10 to 59 %), and 22 % (95 % CI, -6 to 57 %). Compared with single urine collections at baseline and follow-up, averaging ACR values from two consecutive first-morning urine samples improved the sample variance and reduced the required sample size to detect a given treatment effect by approximately 30 %. No further gain in statistical efficiency was achieved with three urine samples. Results were similar when the laboratory analysis was delayed by 24-48 h, but a delay of 3-9 months resulted in systematic overestimation of the ACR. Our study's generalizability is limited by its small sample size and reliance on a clinic-based population from a single urban center. CONCLUSIONS: We successfully used a home urine collection protocol to obtain multiple first-morning urine samples in patients with chronic kidney disease. Statistical efficiency was improved by averaging ACR values from two consecutive first-morning urine samples at baseline and follow-up.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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