Blood Calcification Propensity, Cardiovascular Events, and Survival in Patients Receiving Hemodialysis in the EVOLVE Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives Patients receiving hemodialysis are at risk of cardiovascular events. A novel blood test ( T 50 test) determines the individual calcification propensity of blood. Design, setting, participants, & measurements T 50 was determined in 2785 baseline serum samples of patients receiving hemodialysis enrolled in the Evaluation of Cinacalcet Therapy to Lower Cardiovascular Events (EVOLVE) trial and the T 50 results were related to patient outcomes. Results Serum albumin, bicarbonate, HDL cholesterol, and creatinine were the main factors positively/directly and phosphate was the main factor negatively/inversely associated with T 50 . The primary composite end point (all-cause mortality, myocardial infarction [MI], hospitalization for unstable angina, heart failure, or peripheral vascular event [PVE]) was reached in 1350 patients after a median follow-up time of 619 days. After adjustments for confounding, a lower T 50 was independently associated with a higher risk of the primary composite end point as a continuous measure (hazard ratio [HR] per 1 SD lower T 50 , 1.15; 95% confidence interval [95% CI], 1.08 to 1.22; P <0.001). Furthermore, lower T 50 was associated with a higher risk in all-cause mortality (HR per 1 SD lower T 50 , 1.10; 95% CI, 1.02 to 1.17; P =0.001), MI (HR per 1 SD lower T 50 , 1.38; 95% CI, 1.19 to 1.60; P <0.001), and PVE (HR per 1 SD lower T 50 , 1.22; 95% CI, 1.05 to 1.42; P =0.01). T 50 improved risk prediction (integrated discrimination improvement and net reclassification improvement, P <0.001 and P =0.001) of the primary composite end point. Conclusions Blood calcification propensity was independently associated with the primary composite end point, all-cause mortality, MI, and PVE in the EVOLVE study and improved risk prediction. Prospective trials should clarify whether T 50 -guided therapies improve outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».