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Enregistrement W2340386927 · doi:10.1053/j.ajkd.2016.02.052

Smoking and Adverse Outcomes in Patients With CKD: The Study of Heart and Renal Protection (SHARP)

2016· article· en· W2340386927 sur OpenAlexaff
Natalie Staplin, Richard Haynes, William G. Herrington, Christina Reith, Alan Cass, Bengt Fellström, Lixin Jiang, Bertram L. Kasiske, Vera Krane, Adeera Levin, Robert Walker, Christoph Wanner, David C. Wheeler, Martin Landray, Colin Baigent, Jonathan Emberson, Charles Tomson, Jonathan C. Craig, Bruce Neal, Lai Seong Hooi, Lawrence Y. Agodoa, Mike Gaziano, Ziad A. Massy, Bo Feldt‐Rasmussen, Udom Krairittichai, Vuddidhej Ophascharoensuk, Hallvard Holdaas, Vladimı́r Tesař, Andrzej Więcek, Diederick E. Grobbee, Dick de Zeeuw, Carola Grönhagen‐Riska, Tanaji Dasgupta, David Lewis, Marion Mafham, William Majoni, Karl Wallendszus, Richard H. Grimm, Terje Pedersen, Jonathan A. Tobert, Jane Armitage, Alex Baxter, Christopher Bray, Yiping Chen, Zhengming Chen, Michael Hill, Carol Knott, Sarah Parish, David Simpson, Peter Sleight, Rory Collins

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Kidney Diseases · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUniversity of OxfordBritish Heart Foundation
Mots-clésMedicineRelative riskInternal medicineKidney diseaseIncidence (geometry)Renal functionDialysisRisk factorConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The absolute and relative importance of smoking to vascular and nonvascular outcomes in people with chronic kidney disease (CKD), as well its relevance to kidney disease progression, is uncertain. STUDY DESIGN: Observational study. SETTING & PARTICIPANTS: 9,270 participants with CKD enrolled in SHARP. PREDICTOR: Baseline smoking status (current, former, and never). OUTCOMES: Vascular events, site-specific cancer, ESRD, rate of change in estimated glomerular filtration rate (eGFR), and cause-specific mortality. RESULTS: At baseline, 1,243 (13%) participants were current smokers (median consumption, 10 cigarettes/day); 3,272 (35%), former smokers; and 4,755 (51%), never smokers. Median follow-up was 4.9 years. Vascular event rates were 36% higher for current than never smokers (2,317 events; relative risk [RR], 1.36; 95% CI, 1.19-1.55), reflecting increases in both atherosclerotic (RR, 1.49; 95% CI, 1.26-1.76) and nonatherosclerotic (RR, 1.25; 95% CI, 1.05-1.50) events. Cancer was 37% higher among current smokers (632 events; RR, 1.37; 95% CI, 1.07-1.76), with the biggest RRs for lung (RR, 9.31; 95% CI, 4.37-19.83) and upper aerodigestive tract (RR, 4.87; 95% CI, 2.10-11.32) cancers. For 6,245 patients not receiving dialysis at baseline, ESRD incidence did not differ significantly between current and never smokers (2,141 events; RR, 1.02; 95% CI, 0.89-1.17), nor did estimated rate of change in eGFR (current smokers, -1.77±0.14 [SE]; never smokers, -1.70±0.07mL/min/1.73m(2) per year). All-cause mortality was 48% higher among current smokers (2,257 events; RR, 1.48; 95% CI, 1.30-1.70), with significant increases in vascular (RR, 1.35; 95% CI, 1.07-1.69) and nonvascular (RR, 1.60; 95% CI, 1.34-1.91) causes of death, especially cancer (RR, 2.32; 95% CI, 1.58-3.40) and respiratory (RR, 2.25; 95% CI, 1.51-3.35) mortality. LIMITATIONS: Smoking status not assessed during follow-up. CONCLUSIONS: In this study of patients with CKD, smoking significantly increased the risks for vascular and nonvascular morbidity and mortality, but was not associated with kidney disease progression. The associations with vascular and neoplastic disease are in keeping with those observed in the general population and are likely modifiable by cessation.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations86
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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