A prospective evaluation of obesometric parameters associated with renal stone recurrence
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Our aim was to evaluate whether obesometric serum hormones and body fat distribution are associated with renal stone recurrence. METHODS: We conducted a prospective cohort study of participants undergoing renal stone (RS) intervention at a single institution from November 2009-June 2010 and followed them for a median 62 months. Obesometric parameters were measured at baseline, including body mass index (BMI), fasting serum leptin and adiponectin, and proportion of visceral adipose tissue (%VAT) averaged from three fixed axial computed tomography (CT) slices. The primary study outcome was stone recurrence. RESULTS: A total of 110 participants were enrolled. Elevated %VAT was associated RS recurrence; participants with %VAT in the highest quartile had a five-year stone-free rate of 47.1% compared to 72.2% among other participants (p=0.004). Adjusting for gender, elevated %VAT was independently predictive of renal stone recurrence among initial stone formers (n=74; hazard ratio [HR] 4.53, 95% confidence interval [CI] 1.08-19.02), but not among recurrent stone formers (n=19; HR 0.51, 95% CI 0.054-4.72). Other obesometric factors, including leptin, adiponectin, and BMI, were not significantly predictive of recurrence. CONCLUSIONS: We report a novel association between an elevated %VAT and stone recurrence. These findings may inform patient counselling and followup regimens. The metabolic basis for these findings requires further investigation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».