Coronary Artery Disease Is a Predictor of Progression to Dialysis in Patients With Chronic Kidney Disease, Type 2 Diabetes Mellitus, and Anemia: An Analysis of the Trial to Reduce Cardiovascular Events With Aranesp Therapy (TREAT)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although clear evidence shows that chronic kidney disease is a predictor of cardiovascular events, death, and accelerated coronary artery disease (CAD) progression, it remains unknown whether CAD is a predictor of progression of chronic kidney disease to end-stage renal disease. We sought to assess whether CAD adds prognostic information to established predictors of progression to dialysis in patients with chronic kidney disease, diabetes, and anemia. METHODS AND RESULTS: Using the previously described Trial to Reduce Cardiovascular Events With Aranesp Therapy (TREAT) population, we compared baseline characteristics of patients with and without CAD. Cox proportional hazards models were used to assess the association between CAD and the outcomes of end-stage renal disease and the composite of death or end-stage renal disease. Of the 4038 patients, 1791 had a history of known CAD. These patients were older (mean age 70 versus 65 years, P<0.001) and more likely to have other cardiovascular disease. CAD patients were less likely to have marked proteinuria (29% versus 39%, P<0.001), but there was no significant difference in estimated glomerular filtration rate between the 2 groups. After adjusting for age, sex, race, estimated glomerular filtration rate, proteinuria, treatment group, and 14 other renal risk factors, patients with CAD were significantly more likely to progress to end-stage renal disease (adjusted hazard ratio 1.20 [95% CI 1.01-1.42], P=0.04) and to have the composite of death or end-stage renal disease (adjusted hazard ratio 1.15 [95% CI 1.01-1.30], P=0.03). CONCLUSIONS: In patients with chronic kidney disease, diabetes, and anemia, a history of CAD is an independent predictor of progression to dialysis. In patients with diabetic nephropathy, a history of CAD contributes important prognostic information to traditional risk factors for worsening renal disease.
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 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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».