Fibroblast growth factor 23 and renal function among young and healthy individuals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fibroblast growth factor 23 (FGF-23), an osteocyte hormone involved in the regulation of phosphate metabolism, is associated with incident and progressive chronic kidney disease. We aimed to assess the association of FGF-23 with renal parameters, vascular function and phosphate metabolism in a large cohort of young and healthy individuals. METHODS: Healthy individuals aged 25-41 years were included in a prospective population-based study. Fasting venous blood and morning urinary samples were used to measure plasma creatinine, cystatin C, endothelin-1, phosphate and plasma FGF-23 as well as urinary creatinine and phosphate. Multivariable regression models were constructed to assess the relationship of FGF-23 with parameters of renal function, endothelin-1 and fractional phosphate excretion. RESULTS: The median age of 2077 participants was 37 years, 46% were males. The mean estimated glomerular filtration rate (eGFR - CKD-EPI creatinine-cystatin C equation) and fractional phosphate excretion were 110 mL/min/1.73 m2 and 8.7%, respectively. After multivariable adjustment, there was a significant inverse relationship of FGF-23 with eGFR (β per 1 log-unit increase -3.81; 95% CI [-5.42; -2.20]; p<0.0001). Furthermore, we found a linear association between FGF-23 and endothelin-1 (β per 1 log-unit increase 0.06; [0.01, 0.11]; p=0.01). In addition, we established a significant relationship of FGF-23 with fractional phosphate excretion (β per 1 log-unit increase 0.62; [0.08, 1.16]; p=0.03). CONCLUSIONS: Increasing plasma FGF-23 levels are strongly associated with decreasing eGFR and increasing urinary phosphate excretion, suggesting an important role of FGF-23 in the regulation of kidney function in young and healthy adults.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».