Coronary artery calcification in Korean patients with incident dialysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patients with chronic kidney disease have an extremely high risk of developing cardiovascular disease (CVD). In patients with end-stage renal disease (ESRD), coronary artery calcification (CAC) is associated with increased mortality from CVD. METHODS: The present study aimed to investigate the risk factors for CAC in Korean patients with incident dialysis. Data on 423 patients with ESRD who started dialysis therapy between December 2012 and March 2014 were obtained from 10 university-affiliated hospitals. CAC was identified by using noncontrast-enhanced cardiac multidetector computed tomography. The CAC score was calculated according to the Agatston score, with CAC-positive subjects defined by an Agatston score >0. FINDINGS: Patients' mean age was 55.6 ± 14.6 years, and 64.1% were men. The CAC-positive rate was 63.8% (270 of 423). Results of univariate analyses showed significant differences in age, sex, etiology of ESRD and comorbid conditions according to the CAC score. However, results of multiple regression analysis showed that only a higher age was significantly associated with the CAC score. Receiver operating characteristic curves showed that the sensitivity and specificity of L-spine radiography for diagnosing CAC were 56% and 91%, respectively, for diagnosing CAC (area under the curve, 0.735). DISCUSSION: CAC was frequent in patients with incident dialysis, and multiple regression analysis showed that only age was significantly associated with the CAC score. In addition, L-spine radiography could be a helpful modality for diagnosing CAC in patients with incident dialysis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».