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Enregistrement W2399344510 · doi:10.2215/cjn.10491015

Effects of Stenting for Atherosclerotic Renal Artery Stenosis on eGFR and Predictors of Clinical Events in the CORAL Trial

2016· article· en· W2399344510 sur OpenAlex
Katherine R. Tuttle, Lance D. Dworkin, William L. Henrich, Barbara Greco, Michael W. Steffes, Sheldon W. Tobe, Kenneth Jamerson, Asya Lyass, Karol M. Pencina, Joseph M. Massaro, Ralph B. D’Agostino, Donald E. Cutlip, Christopher J. Cooper

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal and Vascular Pathologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCordisNational Institutes of HealthPfizer
Mots-clésMedicineInternal medicineRenal functionCardiologyAlbuminuriaKidney diseaseDiabetes mellitusMyocardial infarctionCoronary artery diseaseStroke (engine)Renal artery stenosisRenal arteryKidneyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Atherosclerotic renal artery stenosis may cause kidney function loss, but effects of stenting on eGFR and clinical events associated with CKD are uncertain. Our study objectives were to determine effects of stenting on eGFR and predictors of clinical events. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: Participants (n=931) in the Cardiovascular Outcomes in Renal Artery Stenosis Trial (from May of 2005 to September of 2012) had >60% atherosclerotic renal artery stenosis and systolic hypertension on two or more antihypertensive drugs and/or stage ≥3 CKD. The intervention was stenting versus no stenting on a background of risk factor management: renin-angiotensin system inhibition, statin, antiplatelet therapy, and smoking cessation education. The effect of stenting on eGFR by the serum creatinine-cystatin C Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration equation was the prespecified analysis of kidney function. Predictors of eGFR and CKD outcomes (≥30% eGFR loss, ESRD, and death) and cardiovascular disease outcomes (stroke, myocardial infarction, heart failure, and death) controlling for eGFR and albuminuria were also determined. RESULTS: eGFR was 59±24 ml/min per 1.73 m(2) (mean±SD) at baseline. Over 3 years, eGFR change, assessed by generalized estimating equations, was -1.5±7.0 ml/min per 1.73 m(2) per year in the stent group versus -2.3±6.3 ml/min per 1.73 m(2) per year in the medical therapy only group (P=0.18). eGFR predictors (multiple variable generalized estimating equations) were age, albuminuria, systolic BP, and diabetes (inverse associations) as well as men, total cholesterol, and HDL cholesterol (positive associations). CKD outcomes events occurred in 19% (175 of 931), and predictors (Cox proportional hazards models) included albuminuria (positive association), systolic BP (positive association), and HDL cholesterol (inverse association). Cardiovascular disease outcomes events occurred in 22% (207 of 931), and predictors included age, albuminuria, total cholesterol, prior cardiovascular disease, and bilateral atherosclerotic renal artery stenosis (positive associations). CONCLUSIONS: Stenting did not influence eGFR in participants with atherosclerotic renal artery stenosis receiving renin-angiotensin system inhibition-based therapy. Predictors of clinical events were traditional risk factors for CKD and cardiovascular 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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,306 · 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