Cardiovascular risk is similar in patients with glomerulonephritis compared to other types of chronic kidney disease: a matched cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with chronic kidney disease (CKD) due to glomerulonephritis (GN) are thought to be at high risk for cardiovascular disease (CVD). However, no study has examined whether GN directly contributes to CV risk beyond the effects conferred by pre-existing traditional risk factors and level of renal function. METHODS: ) from 25 Canadian centres were divided into GN vs non-GN cause of CKD. Patients on immunotherapy for GN were not included in the study. Standardized measures of CV risk factors, biomarkers and CV outcomes were recorded over 3 years of follow-up, with the primary outcome measure being time to first all-cause CV event. RESULTS: In the overall cohort, CV events occurred in 25 (8.7%) of the GN group and 338 (17.8%) of the non-GN group (HR 0.45, 95% CI 0.30-0.67, p < 0.01). In a Cox regression multivariable model that included age, sex, prior diabetes and CVD, baseline eGFR and onset of renal replacement therapy, the risk of CV events was similar in the GN and non-GN groups (HR 0.71, 95% CI 0.47-1.08, p = 0.11). GN and non-GN patients were matched by age and using a propensity score including sex, prior diabetes and CVD and baseline eGFR. In the matched group, the risk of CV events was similar in GN vs non-GN patients (N = 25/271 (9.2%) in both groups, HR 1.01, 95% CI 0.05-1.77, p = 0.9). An interaction analysis showed that CRP, ACR and troponin conferred differing amounts of CV risk in the GN and non-GN groups. CONCLUSIONS: Patients with advanced CKD due to GN have a high 8.7% absolute 3-year risk of CVD, attributable to prior CV risk factors and level of kidney function rather than the GN disease itself.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».