Serum potassium and adverse outcomes across the range of kidney function: a CKD Prognosis Consortium meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Both hypo- and hyperkalaemia can have immediate deleterious physiological effects, and less is known about long-term risks. The objective was to determine the risks of all-cause mortality, cardiovascular mortality, and end-stage renal disease associated with potassium levels across the range of kidney function and evaluate for consistency across cohorts in a global consortium. Methods and results: We performed an individual-level data meta-analysis of 27 international cohorts [10 general population, 7 high cardiovascular risk, and 10 chronic kidney disease (CKD)] in the CKD Prognosis Consortium. We used Cox regression followed by random-effects meta-analysis to assess the relationship between baseline potassium and adverse outcomes, adjusted for demographic and clinical characteristics, overall and across strata of estimated glomerular filtration rate (eGFR) and albuminuria. We included 1 217 986 participants followed up for a mean of 6.9 years. The average age was 55 ± 16 years, average eGFR was 83 ± 23 mL/min/1.73 m2, and 17% had moderate- to-severe increased albuminuria levels. The mean baseline potassium was 4.2 ± 0.4 mmol/L. The risk of serum potassium of >5.5 mmol/L was related to lower eGFR and higher albuminuria. The risk relationship between potassium levels and adverse outcomes was U-shaped, with the lowest risk at serum potassium of 4-4.5 mmol/L. Compared with a reference of 4.2 mmol/L, the adjusted hazard ratio for all-cause mortality was 1.22 [95% confidence interval (CI) 1.15-1.29] at 5.5 mmol/L and 1.49 (95% CI 1.26-1.76) at 3.0 mmol/L. Risks were similar by eGFR, albuminuria, renin-angiotensin-aldosterone system inhibitor use, and across cohorts. Conclusions: Outpatient potassium levels both above and below the normal range are consistently associated with adverse outcomes, with similar risk relationships across eGFR and albuminuria.
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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 | 0,013 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».