Association of Acute Increases in Plasma Creatinine after Renin-Angiotensin Blockade with Subsequent Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Data from observational and interventional studies provide discordant results regarding the relationship between creatinine increase after renin-angiotensin system inhibition (RASi) and adverse outcomes. We compared health outcomes among patients with different categories of increase in creatinine upon initiation of RASi in a large population-based cohort. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: We performed a retrospective analysis of the Stockholm CREAtinine Measurements database, which contains complete information on diagnoses, medication dispensation claims, and laboratory test results for all Stockholm citizens accessing health care. Included were 31,951 adults initiating RASi during 2007-2011 with available pre- and postinitiation creatinine monitoring. Multivariable Cox regression was used to compare mortality, cardiovascular and ESKD events among individuals with different ranges of creatinine increases within 2 months after starting treatment. RESULTS: 0.25). Results were robust across subgroups, among continuing users, when patients with decreases in creatinine were excluded from the reference group, and after accounting for death as a competing risk. CONCLUSIONS: Among real-world monitored adults, increases in creatinine (>10%) after initiation of RASi are associated with worse health outcomes. These results do not address the issue of discontinuation of RASi when plasma creatinine increases but do suggest that patients with increases in creatinine have higher subsequent risk of cardiovascular and kidney outcomes.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».