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Enregistrement W2956359130 · doi:10.1111/dom.13831

Renal hyperfiltration defined by high estimated glomerular filtration rate: A risk factor for cardiovascular disease and mortality

2019· review· en· W2956359130 sur OpenAlexaff
Mehmet Kanbay, Lale A. Ertuğlu, Barış Afşar, Elif Ozdogan, Zeynep S. Kucuksumer, Alberto Ortíz, Adrian Covic, Masanari Kuwabara, David Z.I. Cherney, Daniël H. van Raalte, Dick de Zeeuw

Notice bibliographique

RevueDiabetes Obesity and Metabolism · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesKoç Üniversitesi Translasyonel Tıp Araştırma MerkeziMinisterio de Fomento
Mots-clésGlomerular hyperfiltrationRenal functionMedicineKidney diseaseDiabetes mellitusNephronRisk factorDiseaseInternal medicineIntensive care medicineEndocrinologyDiabetic nephropathy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renal hyperfiltration, defined as an increased glomerular filtration rate above normal values, is associated with early phases of kidney disease in the setting of various conditions such as obesity and diabetes. Although it is recognized that glomerular hyperfiltration, that is, increased filtration per nephron unit (usually studied at low glomerular filtration levels and often referred to as single nephron hyperfiltration), is a risk factor for the progression of chronic kidney disease, the implications of having renal hyperfiltration for cardiovascular disease and mortality risk are incompletely understood. Recent evidence from diverse populations, including healthy individuals and patients with diabetes or established cardiovascular disease, suggests that renal hyperfiltration is associated with a higher risk of cardiovascular disease and all-cause mortality. In this review, we critically summarize the existing studies, discuss possible mechanisms, and describe the remaining gaps in our knowledge regarding the association of renal hyperfiltration with cardiovascular disease and mortality risk.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations96
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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