Utilizing Estimated Creatinine Excretion to Improve the Performance of Spot Urine Samples for the Determination of Proteinuria in Kidney Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Agreement between spot and 24-hour urine protein measurements is poor in kidney transplant recipients. We investigated whether using formulae to estimate creatinine excretion rate (eCER), rather than assuming a standard creatinine excretion rate, would improve the estimation of proteinuria from spot urine samples in kidney transplant recipients. METHODS: We measured 24 hour urine protein and albumin and spot albumin:creatinine (ACR) and spot protein:creatinine (PCR) in 181 Kidney transplant recipients." We utilized 6 different published formulae (Fotheringham, CKD-EPI, Cockcroft-Gault, Walser, Goldwasser and Rule) to estimate eCER and from it calculated estimated albumin and protein excretion rate (eAER and ePER). Bias, precision and accuracy (within 15%, 30% and 50%) of ACR, PCR, eAER, ePER were compared to 24-hour urine protein and albumin. RESULTS: ACR and PCR significantly underestimated 24-hour albumin and protein excretion (ACR Bias (IQR), -5.9 mg/day; p< 0.01; PCR Bias, (IQR), -35.2 mg/day; p<0.01). None of the formulae used to calculate eAER or ePER had a bias that was significantly different from the 24-hour collection (eAER and ePER bias: Fotheringham -0.3 and 7.2, CKD-EPI 0.3 and 13.5, Cockcroft-Gault -3.2 and -13.9, Walser -1.7 and 3.1, Goldwasser -1.3 and -0.5, Rule -0.6 and 4.2 mg/day respectively. The accuracy for ACR and PCR were lower (within 30% being 38% and 43% respectively) than the corresponding values estimated by utilizing eCER (for eAER 46% to 49% and ePER 46-54%). CONCLUSION: Utilizing estimated creatinine excretion to calculate eAER and ePER improves the estimation of 24-hour albuminuria/proteinuria with spot urine samples in kidney transplant recipients.
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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 | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».