Lower serum magnesium is associated with vascular calcification in peritoneal dialysis patients: a cross sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Coronary artery calcification (CAC) is highly prevalent among dialysis patients and is associated with increased cardiovascular and all cause mortality. Magnesium (Mg) inhibits vascular calcification in animal and in-vitro studies but whether the same effect occurs in humans is uncertain. A single centre cross-sectional study of 80 prevalent peritoneal dialysis (PD) patients; on PD only for a minimum of 3 months. A radiologist blinded to patient status calculated their abdominal aortic calcification (AAC) scores on lateral lumbar spine radiographs, a validated surrogate for CAC. Eighty patients provided informed consent and underwent lumbar spine radiography. The mean serum Mg was 0.8 mmol/L (standard deviation 0.2) and mean AAC score 8.9 (minimum 0, maximum 24). A higher serum Mg level was associated with a lower AAC score (R 2 = 0.06, unstandardized coefficient [B] = −7.81, p = 0.03), and remained after adjustment for age, serum phosphate, serum parathyroid hormone, low-density lipoprotein cholesterol, smoking history, and diabetes (model adjusted R 2 = 0.36, serum Mg and AAC score B = −11.44, p = 0.00). This translates to a 0.1 mmol/L increase in serum Mg being independently associated with a 1.1-point decrease in AAC score. Our findings suggest that Mg may inhibit vascular calcification. If this association is replicated across larger studies with serial Mg and vascular calcification measurements, interventions that increase serum Mg and their effect on vascular calcification warrant further investigation in the PD population.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».