Biomarkers of Inflammation, Fibrosis, and Acute Kidney Injury in Patients with Heart Failure with and without Left Ventricular Assist Device Implantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Renal dysfunction or renal failure is a common complication in left ventricular assist device (LVAD) recipients and is associated with reduced survival. To date, serum creatinine and glomerular filtration rate (GFR) are used for the evaluation of kidney function. However, serum creatinine and GFR have limitations. The objective of our study is to assess the levels of kidney biomarkers in LVAD recipients compared to heart failure patients and healthy controls and to examine their association with conventional clinical biomarkers. METHODS: The biomarkers neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL), kidney injury molecule-1 (KIM-1), plasminogen activator inhibitor-1 (PAI-1), and adiponectin were assessed in 51 participants: 19 heart failure patients, 16 LVAD recipients, and 16 healthy controls. Linear regressions were performed to assess whether demographic and clinical variables predict the levels of biomarkers that are associated with acute kidney injury and the risk of chronic kidney disease. RESULTS: The levels of NGAL and adiponectin were higher in LVAD recipients and patients with heart failure as compared with healthy controls. The levels of PAI-1 and KIM-1 were not elevated in LVAD recipients. The results of linear regression analysis indicated that when controlling for the effect of CRP and BNP, 40.1% of the variance in NGAL levels can be explained by GFR (R2 = 0.401, F = 5.56, p = 0.005), while CRP can explain 35.3% of the variance in adiponectin levels (R2 = 0.353, F = 4.55, p = 0.01), when controlling for the effect of BNP and GFR. CONCLUSIONS: The levels of NGAL and adiponectin were augmented in LVAD recipients, suggesting that renal functions were not restored with circulatory support. Larger studies should assess the predictability of these biomarkers of renal dysfunction in LVAD recipients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».