[PP.37.09] IMPACT OF INFLAMMATOIRY CYTOKINES ON AORTIC STIFFNESS IN PATIENTS WITH CHRONIC KIDNEY DISEASE
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Cardiovascular diseases are the primary cause of morbidity and mortality in patients with chronic kidney disease (CKD). Aortic stiffness is a non-traditional risk factor in these patients. Using an animal model of CKD with vascular calcification, we reported that inflammation is involved in the development of aortic calcification and stiffness. Hence, increased vascular production of IL-1, IL-6 and TNF was associated with aortic calcification. Therefore, we investigated the impact of the latter cytokines on aortic stiffness and determined the profile of inflammatory cytokines in a cohort of CKD patients. Design and method: This is a transversal study involving 196 CKD patients on dialysis, in which aortic stiffness was determined non-invasively by the assessment of carotid-femoral pulse wave velocity (cf-PWV). The profile of inflammatory cytokines (IFN, IL-1, IL-1, IL-2, IL-4, IL-6, IL-8, IL-10, IL-12 and TNF) was determined in plasma by ELISA using a Multiplex. Results: Mean cf-PWV of the cohort was 12.8 ± 3.9 m/s. Median plasma levels of IL-1, IL-6 and TNF were 1.01 pg/ml, 4.26 pg/ml and 3.33 pg/ml, respectively. IL-6 levels positively correlated with cf-PWV (= 0.218, P = 0.006, R = 0.129), suggesting a role in aortic stiffness. In contrast, no correlation between PWV and plasma levels of IL-1 or TNF was established. Conclusions: This study reveals a relationship between an inflammatory cytokine, Il-6, and aortic stiffness in patients with CKD. Our results, together with our previous findings in an experimental animal model, indicate that IL-6 may represent a novel therapeutic target of cardiovascular diseases in CKD.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,477 | 0,286 |
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 ».