Cardiovascular Assessment of Diabetic End-Stage Renal Disease Patients Before Renal Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although consensus guidelines for preoperative cardiovascular (CV) assessment exist, diabetic patients with renal insufficiency (DM/RI) undergoing assessment for renal transplantation are a unique high-risk group that remains poorly investigated. METHODS: A consecutive cohort of DM/RI patients being assessed for renal transplantation was studied. We analyzed the ability of clinical characteristics and noninvasive investigation to predict significant coronary artery disease (CAD) and incidence of major adverse CV events. RESULTS: Baseline characteristics (n = 280) are as follows: mean age 48.6 years (± 11.5 standard deviation), 66% men, diabetes duration 22.6 years (mean ± 8.9 standard deviation), 92% hypertension, 46% hypercholesterolemia, 24% family history CAD, and 21% known CAD. Abnormal myocardial perfusion imaging was found in 27.8%, and 56.5% had CAD more than or equal to 50%. Although positive myocardial perfusion imaging was the only independent predictor of CAD (odds ratio 7.18, 95% confidence interval 2.98-17.3), a poor negative predicted value was observed with normal imaging in 50.3% of patients having CAD more than or equal to 50%, 35.4% CAD more than 70%, and 41.8% Duke angiographic score more than or equal to 4. At mean follow up of 4 years (median 3.9), 76 of 280 patients suffered major adverse cardiovascular events including 17% mortality. Angiographic evidence of CAD (≥ 70% odds ratio 1.81, 95% confidence interval 1.02-3.23) was the only independent predictor of major adverse cardiac events. CONCLUSION: DM/RI patients being assessed for renal transplantation have frequent CV risk factors, high likelihood of CAD, and a 28% incidence of major adverse cardiac events after 4 years. Myocardial perfusion imagining is of little clinical utility as a screening tool for CAD in this population. Only angiographic CAD was predictive of subsequent major adverse cardiac events. Further studies of risk stratification and revascularization in this high-risk population are warranted.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».