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Enregistrement W2953492042 · doi:10.1681/asn.2018101036

Impact of AKI on Urinary Protein Excretion: Analysis of Two Prospective Cohorts

2019· article· en· W2953492042 sur OpenAlexafffund
Chi‐yuan Hsu, Raymond K. Hsu, Kathleen D. Liu, Jingrong Yang, Amanda Anderson, Jing Chen, Vernon M. Chinchilli, Harold I. Feldman, Amit X. Garg, L. Lee Hamm, Jonathan Himmelfarb, James S. Kaufman, John W. Kusek, Chirag R. Parikh, Ana C. Ricardo, Sylvia E. Rosas, Georges Saab, Daohang Sha, Edward D. Siew, James Sondheimer, Jonathan J. Taliercio, Wei Yang, Alan S. Go

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Illinois at ChicagoUniversity of MarylandMichigan Institute for Clinical and Health ResearchNational Institutes of HealthKaiser Permanente
Mots-clésMedicineCreatinineProteinuriaInterquartile rangeRenal functionProspective cohort studyInternal medicineKidney diseaseCohortAcute kidney injuryCohort studyUrologyUrineKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Statement Studies of the adverse renal consequences of AKI have almost exclusively focused on eGFR changes, whereas few studies have examined AKI’s effects on proteinuria. The authors analyzed data from two prospective cohort studies that assessed urine protein-to-creatinine ratio, BP, eGFR, medication use and other important covariates annually per research protocol and tracked interim episodes of hospitalization for AKI. They found that an episode of hospitalized AKI was independently and significantly associated with increased proteinuria. Further research is needed to examine worsening proteinuria as a potential mechanism by which AKI leads to accelerated loss of renal function. The authors’ findings also suggest that routine monitoring of proteinuria after AKI may be warranted, and highlight the need for research to determine how to best manage proteinuria post-AKI. Background Prior studies of adverse renal consequences of AKI have almost exclusively focused on eGFR changes. Less is known about potential effects of AKI on proteinuria, although proteinuria is perhaps the strongest risk factor for future loss of renal function. Methods We studied enrollees from the Assessment, Serial Evaluation, and Subsequent Sequelae of AKI (ASSESS-AKI) study and the subset of the Chronic Renal Insufficiency Cohort (CRIC) study enrollees recruited from Kaiser Permanente Northern California. Both prospective cohort studies included annual ascertainment of urine protein-to-creatinine ratio, eGFR, BP, and medication use. For hospitalized participants, we used inpatient serum creatinine measurements obtained as part of clinical care to define an episode of AKI ( i.e. , peak/nadir inpatient serum creatinine ≥1.5). We performed mixed effects regression to examine change in log-transformed urine protein-to-creatinine ratio after AKI, controlling for time-updated covariates. Results At cohort entry, median eGFR was 62.9 ml/min per 1.73 m 2 (interquartile range [IQR], 46.9–84.6) among 2048 eligible participants, and median urine protein-to-creatinine ratio was 0.12 g/g (IQR, 0.07–0.25). After enrollment, 324 participants experienced at least one episode of hospitalized AKI during 9271 person-years of follow-up; 50.3% of first AKI episodes were Kidney Disease Improving Global Outcomes stage 1 in severity, 23.8% were stage 2, and 25.9% were stage 3. In multivariable analysis, an episode of hospitalized AKI was independently associated with a 9% increase in the urine protein-to-creatinine ratio. Conclusions Our analysis of data from two prospective cohort studies found that hospitalization for an AKI episode was independently associated with subsequent worsening of proteinuria.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, 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

Citations40
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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