Urinary Transforming Growth Factor-Beta 1 (uTGF-β1) and Prevalent CKD Risk in HIV-Positive Patients in West Africa
Notice bibliographique
Résumé
Introduction This study investigated the association of urinary transforming growth factor-β1 (uTGF-β1) with prevalent chronic kidney disease (CKD) in the HIV-infected population. Methods HIV-positive patients without CKD (HIV + CKD − , n = 194) and 114 with CKD (HIV + CKD + ) who did not have hypertension, diabetes mellitus, or hepatitis B or C, had their urinary protein-creatinine ratio (uPCR), serum transforming growth factor (TGF)–β1, and uTGF-β1 measured. uTGF-β1-creatinine ratios (uTGF-β1Cr) were calculated. Spearman correlation was used to determine the association between uTGF-β1Cr and various attributes, and the Cuzick trend test was used to assess the presence of a linear trend in median uTGF-β1Cr levels across the stages of CKD. Multivariable robust linear regression models were used to assess independent association with variability in uTGF-β1Cr and estimated glomerular filtration rate (eGFR) levels. Results The age of the participants was 38.3 ± 10.3 years with 73.4% women. The median uTGF-β1Cr was higher among HIV + CKD + (4.85 ng/mmol [25th–75th percentile 1.96–12.35] vs. 2.95 [1.02–5.84]; P = 0.001]). There was significant correlation between uTGF-β1Cr and age ( P = 0.02), eGFR ( P = 0.001), and uPCR ( P < 0.001) in the HIV + CKD + group. Among the HIV + CKD + patients, there was gradual reduction in the median level of uTGF-β1Cr with CKD severity ( P = 0.04). HIV + CKD + patients had significantly higher levels of uTGF-β1Cr after controlling for potential confounders. Using eGFR as dependent variable, proteinuria explained the changes associated with uTGF-β1Cr levels. Conclusion HIV + CKD + patients express higher levels of uTGF-β1 especially in the early stages of CKD apparently related to proteinuria levels.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».