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Enregistrement W2806299369 · doi:10.1177/2054358118774537

The Risk of Adverse Events in Patients With Polycystic Kidney Disease With Advanced Chronic Kidney Disease

2018· article· en· W2806299369 sur OpenAlexaffabout
Sonali de Chickera, Ayub Akbari, Adeera Levin, Mila Tang, Pierre Antoine Brown, Ognjenka Djurdev, Mohan Biyani, Edward G. Clark, Manish M. Sood

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and Kidney Cyst Diseases
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of British ColumbiaBC Cancer AgencyInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOtsuka Pharmaceutical
Mots-clésMedicineKidney diseaseInternal medicinePolycystic kidney diseaseNephrologyHazard ratioDialysisRenal functionHeart failureProportional hazards modelCoronary artery diseaseProspective cohort studyAutosomal dominant polycystic kidney diseaseDiseaseConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Polycystic kidney disease (PKD) leads to progressive chronic kidney disease (CKD) with a subsequent risk of adverse events such as cardiac disease, infections, end-stage kidney disease (ESKD), and mortality. Objectives: To determine the risks of CKD-related adverse outcomes in patients with PKD compared with patients without PKD. Setting: Canadian study of prediction of death, dialysis and interim cardiovascular events (CanPREDDICT) was a prospective pan-Canadian cohort study from 2008-2013 involving 28 facilities with adjudicated outcomes. Patients: Adult CKD patients (estimated glomerular filtration rate [eGFR] = 15-45 mL/min/1.73 m 2 ) under the care of a nephrologist. Measurements: Polycystic kidney disease as identified by the treating physician. Methods: Patients with PKD (PKD) and non-PKD were propensity score (PS) matched (1:4) using demographics, comorbidities, and laboratory values. We used conditional Cox proportional hazards models to examine the risk of cardiac disease (defined as coronary artery disease or congestive heart failure), infection, ESKD, or all-cause mortality in patients with PKD compared with no PKD. Results: Among a total of 2370 patients, 105 with PKD were matched with 416 without PKD with a baseline mean age and eGFR of 62.6 years and 27.8 mL/min, respectively. During 1680 person-years of follow time (median follow-up: 3.8 years), there were a total of 43 cardiac, 83 ESKD, 117 infectious, and 39 all-cause mortality events. PKD was associated with a higher risk of cardiac events (9.5% vs 7.9%, hazard ratio [HR] = 1.46, 95% confidence interval [CI] = 1.04-2.04) and ESKD (25.7% vs 13.5%, HR = 2.00, 95% CI = 1.33-3.01), and with similar risks for infection (21.9% vs 22.6%, HR = 1.16, 95% CI = 0.75-1.82) or all-cause mortality (6.7% vs 7.7%, HR = 0.87, 95% CI = 0.40-1.91) compared with non-PKD. There were no differences in the types of infections (urinary, respiratory, hematologic, or other) between the 2 groups ( P = .585). Conclusions: Patients with PKD with advanced CKD are at a potentially higher risk of ESKD and cardiac events compared with patients without PKD. These findings, if confirmed in larger cohorts, suggest that monitoring and treatment for adverse outcomes in patients with PKD, especially related to cardiac disease, may be beneficial.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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