The Practical Implications of Using Estimated GFR as the Presumed Reference Variable to Estimate Transplant Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
We determined the proportions of matched kidney transplant isotope GFRs (iGFRs) to the estimated functions (eGFRs) calculated from Isotope Dilution Mass Spectrometry (IDMS), Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI), and Cockcroft-Gault (CG) equations. One thousand four hundred and three iGFR/eGFR pairs on 390 kidney transplant patients were compared considering the iGFR or eGFR as the reference or test variable. Conformity of iGFR to CG estimates demonstrated the least bias of 1.3±18.4 mL/min/1.73 m2 (compared to 1.5±19.4 and - 2.2±19.2 for IDMS and CKDI-EPI, P<0.05) and CKD-EPI estimates the highest precision of 4.1±41.8 (compared to 11.3±43.9 for IDMS and 5.7±37.3 for CG; P<0.05). IDMS eGFR cut off less than 60 and less than 30 mL/min/1.73m2 were correctly matched by iGFR in 79.4% and 49.1% of the times, while CKD-EPI was matched by iGFR in 83.5% and 52.5%. CG was matched in 78.3% and 53.6%. IGFR cut off levels of less than 60, and less than 30 mL/min/1.73m2 were predicted by IDMS in 83.8% and 64.0% of the times. CKD-EPI was correct in 77.8% and 59.0% and CG in 82.5% and 41.6%, respectively. Transplant eGFR results obtained by CKD-EPI or CG are likely to be more precise and less biased than IDMS.
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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 | 0,075 | 0,259 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».