SP131WEIGHT GAIN AND OFFICE BLOOD PRESSURE IN LIVING KIDNEY DONORS: A FIVE YEAR FOLLOW UP STUDY
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Weight gain and body fat are known to increase with advancing age in the general population.(1) Changes in weight and body composition are related to increases in blood pressure, risk of diabetes and chronic renal disease.(1-3) Recent evidence suggests weight gain in living kidney donor’s (LKD) after nephrectomy increases the risk of hypertension and diabetes.(4) We aimed to identify if LKD gained more weight over time when compared to healthy controls. METHODS: Seated office blood pressure, weight and height were recorded at baseline for both healthy controls (eligible to donate a kidney) and potential LKD. Both groups were followed up 5 years after nephrectomy or original baseline visit for controls. RESULTS: Eighty-six patients were studied (39 healthy controls and 47 LKD); mean age at baseline for donors and controls were 48yrs and 45yrs respectively. There were no differences in baseline demographics between LKD and controls. Living kidney donors had a significant increase in weight over the 5 year follow-up period (73.74 ± 14.11 to 75.54 ± 15.38 kg, p=0.037), which was not seen in controls (73.76 ± 11.17 to 74.74 ±11.64 kg, p=0.29). Furthermore, a change in weight was not associated with age. There was no significant difference in office systolic blood pressure in LKD (123.90 ± 11.86 to 122.52 ±11.86 mmHg, p=0.506) or controls (122.86 ±17.82 to 122.18 ±16.40 mmHg, p=0.793). Office diastolic blood pressure however, increased in LKD (74.80 ±8.83 80.54 ± 9.34 mmHg, p<0.001). This was not significant in controls (75.69 ±13.03 to 79.21 ± 9.22 mmHg, p=0.053). An increase in weight was positively correlated with a rise in diastolic blood pressure in LKD (r=0.305, p=0.039), but this relationship was not seen in controls. CONCLUSIONS: Weight gain may be an important confounder for studies of LKD. Increases in weight relative to that observed in controls over a 5 year follow-up period are likely to reflect long-standing changes in lifestyle. It may also suggest LKD actively lost weight in order to fulfil criteria to donate and consequently returned to their baseline weight. In addition to lifestyle counselling pre-operatively, this study highlights the importance of weight and body mass index surveillance in LKD. 1. Turcato E, Armellini F, Bergamo-Andreis IA, Zamboni M, Bosello O, Micciolo R, et al. Effects of age on body fat distribution and cardiovascular risk factors in women. The American Journal of Clinical Nutrition. 1997;66(1):111-5. 2. Sabaka P, Dukat A, Gajdosik J, Bendzala M, Caprnda M, Simko F. The effects of body weight loss and gain on arterial hypertension control: an observational prospective study. European journal of medical research. 2017;22(1):43-. 3. Kovesdy CP, Furth SL, Zoccali C, World Kidney Day Steering C. Obesity and Kidney Disease: Hidden Consequences of the Epidemic. Canadian journal of kidney health and disease. 2017;4:2054358117698669. 4. Issa N, Sánchez OA, Kukla A, Riad SM, Berglund DM, Ibrahim HN, et al. Weight gain after kidney donation: Association with increased risks of type 2 diabetes and hypertension. Clinical Transplantation. 2018;32(9):e13360.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».