Diabetes Mellitus and Younger Age Are Risk Factors for Hyperphosphatemia in Peritoneal Dialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Hyperphosphatemia has been associated with adverse outcomes in patients with end stage kidney disease (ESKD). The purpose of this study was to determine risk factors for hyperphosphatemia in ESKD patients treated with peritoneal dialysis (PD). This information will be used to develop a patient specific phosphate binder application to facilitate patient self-management of serum phosphate. Adult PD patients documented their food, beverage, and phosphate binder intake for three days using a dietitian developed food journal. Phosphate content of meals was calculated using the ESHA Food Processor SQL Software (ESHA Research, Salem, UT, USA). Clinic biochemistry tests and an adequacy assessment (Baxter Adequest program) were done. Univariate logistic regression was used to determine predictors of serum phosphate >1.78 mmol/L. A multivariable logistic regression model was then fit including those variables that achieved a significance level of p < 0.20 in univariate analyses. Sixty patients (38 men, 22 women) completed the protocol; they were 60 ± 17 years old, 50% had a history of diabetes mellitus (DM) and 33% had hyperphosphatemia (PO4 > 1.78 mmol/L). In univariate analysis, the variables associated with an increased risk of hyperphosphatemia with a p-value < 0.2 were male gender (p = 0.13), younger age (0.07), presence of DM (0.005), higher dose of calcium carbonate (0.08), higher parathyroid serum concentration (0.08), lower phosphate intake (0.03), lower measured glomerular filtration rate (0.15), higher phosphate excretion (0.11), and a higher body mass index (0.15). After multivariable logistic regression analysis, younger age (odds ratio (OR) 0.023 per decade, 95% confidence interval (CI) 0.00065 to 0.455; p = 0.012), presence of diabetes (OR 11.40, 95 CI 2.82 to 61.55; p = 0.0003), and measured GFR (OR 0.052 per mL/min decrease; 95% CI 0.0025 to 0.66) were associated with hyperphosphatemia. Our results support that younger age and diabetes mellitus are significant risk factors for hyperphosphatemia. These findings warrant further investigation to determine the potential mechanisms that predispose younger patients and those with DM to hyperphosphatemia.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».