Markers of mineral metabolism and vascular access complications: The Choices for Healthy Outcomes in Caring for ESRD (CHOICE) study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Vascular access dysfunction is a major cause of morbidity in patients with end-stage renal disease (ESRD) on chronic hemodialysis. The effects of abnormalities in mineral metabolism on vascular access are unclear. In this study, we evaluated the association of mineral metabolites, including 25-hydroxy vitamin D (25(OH)D) and fibroblast growth factor-23 (FGF-23), with vascular access complications. METHODS: We included participants from the Choices for Healthy Outcomes in Caring for ESRD (CHOICE) Study who were using an arteriovenous fistula (AVF; n = 103) or arteriovenous graft (AVG; n = 116). Serum levels of 25(OH)D, FGF-23, parathyroid hormone (PTH), calcium, phosphorus, C-reactive protein (CRP) and interleukin-6 (IL-6) were assessed from stored samples. Participants were followed for up to 1 year or until a vascular access intervention or replacement. FINDINGS: A total of 24 participants using an AVF and 43 participants using an AVG experienced access intervention. Those with 25(OH)D level in the lowest tertile (<11 ng/mL) had an increased risk of AVF intervention compared to those with higher 25(OH)D levels (adjusted relative hazard [aHR] = 3.28; 95% confidence interval [CI]: 1.31, 8.20). The highest tertile of FGF-23 (>3750 RU/mL) was associated with greater risk of AVF intervention (aHR = 2.56; 95% CI: 1.06, 6.18). Higher PTH was associated with higher risk of AVF intervention (aHR = 1.64 per SD of log(PTH); 95% CI: 1.02, 2.62). These associations were not observed in participants using an AVG. None of the other analytes were significantly associated with AVF or AVG intervention. DISCUSSION: Low levels of 25(OH)D and high levels of FGF-23 and PTH are associated with increased risk of AVF intervention. Abnormalities in mineral metabolism are risk factors for vascular access dysfunction and potential therapeutic targets to improve outcomes.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».