Combination of Changes in Estimated GFR and Albuminuria and the Risk of Major Clinical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Whether combining changes in eGFR and urine albumin-to-creatinine ratio (UACR) is more strongly associated with outcomes compared with either change alone is unknown. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: We analyzed 8766 patients with type 2 diabetes in the Action in Diabetes and Vascular Disease: Preterax and Diamicron Modified Release Controlled Evaluation Observational (ADVANCE-ON) study. Changes in eGFR and UACR (baseline to 2 years) were defined as ≥40% decrease, minor change, and ≥40% increase. The primary outcome was the composite of major macrovascular (nonfatal or fatal myocardial infarction, nonfatal or fatal stroke, or cardiovascular death), major kidney events (requirement for kidney replacement therapy or kidney death), and all-cause mortality. RESULTS: Over a median of 7.7 years of follow-up, 2191 primary outcomes were recorded. Strong linear associations between eGFR and UACR changes and subsequent risk of the outcome were observed. For eGFR, the hazard ratios were 1.58 (95% confidence interval [95% CI], 1.27 to 1.95) for a decrease ≥40% and 0.82 for an increase ≥40% (95% CI, 0.64 to 1.04) compared with minor change. For UACR, the hazard ratios were 0.96 (95% CI, 0.85 to 1.07) for a decrease ≥40% and 1.32 (95% CI, 1.19 to 1.46) for ≥40% increase compared with minor change. Compared with dual minor changes, both an eGFR decrease ≥40% and a UACR increase ≥40% had 2.31 (95% CI, 1.67 to 3.18) times the risk of the outcome, with evidence of interaction between the two markers. CONCLUSIONS: Clinically meaningful decreases in eGFR and increases in UACR over 2 years, independently and in combination, were significantly associated with higher risk of major clinical outcomes.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».