Identifying risk factors for development of nephrolithiasis in end-stage renal disease patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We sought to assess the incidence and risk factors for stone development in patients with end-stage renal disease (ESRD) on hemodialysis (HD). METHODS: Medical records of patients receiving HD between 2007 and 2017 were retrospectively reviewed. Patients who had been on HD for at least three months and had imaging studies (computed tomography [CT] scans or ultrasound [US]) pre- and post-initiation of HD were included. Exclusion criterion was presence of stones pre-HD. De novo stones were defined as renal stones found on followup imaging. Demographics, laboratory data, comorbidities, and dialysis characteristics were compared between non-stone-formers and stone-formers using propensity score matching. RESULTS: , and median dialysis duration 59.5 months. After HD, 14 (10.5%) patients developed de novo stones and their median dialysis-to-stone duration was 23.5 months. When compared with non-stone-formers, stone-formers had significantly lower incidence of hypertension (48.2% vs. 14.3%; p=0.03), lower serum ionized calcium (1.16 vs. 1.07 mmol/L; p=0.01) and magnesium (0.95 vs. 0.81 mmol/L; p=0.01), and significantly higher serum uric acid (281.5 vs. 319.0 μmol/L; p=0.03). Multivariate analysis demonstrated that lower serum ionized calcium (adjusted odds ratio [OR] 0.00001; 95% confidence interval [CI] 0-0.18) and magnesium (adjusted OR 0.0003; 95% CI 0-0.59) were significantly associated with stone-formation. CONCLUSIONS: The incidence of de novo nephrolithiasis in ESRD patients on HD was 10.5%. Increased serum uric acid, decreased serum magnesium and ionized calcium, and absence of hypertension were associated with increased stone-formation in ESRD patients on HD.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».