Abstract MP28: Filtration Markers, Cardiovascular Disease and All-cause Mortality in Kidney Transplant Recipients: The FAVORIT Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cardiovascular disease (CVD) is common in kidney transplant recipients (KTRs). The level of kidney function (glomerular filtration rate [GFR]) estimated from serum creatinine has been shown to be independently associated with CVD outcomes in a wide range of populations, including KTRs. In other populations, CVD outcomes are more strongly associated with the alternative filtration markers serum cystatin C and beta-2-microglobulin (B2M) than creatinine, but this has not been evaluated in KTRs. Methods: We performed a case-cohort study of participants of the Folic Acid for Vascular Outcome Reduction in Transplantation (FAVORIT) Trial, a randomized, double blind clinical trial of homocysteine lowering with B vitamins in KTRs. Study participants were enrolled from 2002-07 from centers in the US, Canada & Brazil; we studied a 15% random subcohort of eligible baseline participants (N=508; mean age 52 years, 38% women) and all additional eligible adjudicated CVD (CVD death, myocardial infarction, resuscitated sudden death, stroke, N=211) and all-cause mortality (N=314) events that occurred through June 2009. Filtration markers measured at baseline were expressed as estimated GFR using established CKD-EPI equations (eGFRcr, eGFRcys & eGFRB2M). Associations of eGFRcr, eGFRcys & eGFRB2M with CVD and mortality were evaluated with weighted Cox proportional hazard regression to account for the case-cohort design. Results: In multivariable adjusted models eGFRcr was not significantly associated with CVD or all-cause mortality. In contrast, both lower eGFRcys and eGFRB2M were associated with increased risk of CVD and all-cause mortality (Figure). Findings were similar when eGFR was treated as a continuous variable. Conclusion: Similar to non-transplant cohorts, cystatin C and B2M have stronger risk associations for CVD and all-cause mortality compared to creatinine in KTRs. These findings likely reflect differences in their non-GFR determinants; future work is needed to evaluate non-GFR determinants in KTRs.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».