Prognostic values of left ventricular mass index in chronic kidney disease patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Left ventricular hypertrophy is causally implicated in the high risk of death and heart failure (HF) in chronic kidney disease (CKD) patients. Whether the left ventricular mass index (LVMI) adds meaningful predictive power for mortality and de novo HF to simple risk models has not been tested in the CKD population. METHODS: We investigated this problem in 1352 CKD patients enrolled in the Chronic Renal Insufficiency Cohort (CRIC). LVMI was measured by echocardiography and the risks for death and HF were estimated by the Study of Heart and Renal Protection (SHARP) score, a well-validated risk score in CKD patients. RESULTS: During a median follow-up of 7.7 years, 326 patients died and 208 had de novo HF. The LVMI and the SHARP score and a cross-validated model for HF (CRIC model) were all significantly (P < 0.001) related to the risk of death and HF. LVMI showed a discriminatory power for death (Harrell's C index 66%) inferior to that of the SHARP score (71%) and the same was true for the risk of HF both in the test (LVMI 72%, CRIC model 79%) and in the validation cohort (LVMI 71%, CRIC model 74%). LVMI increased very little the discriminatory (2-3%) and the risk reclassification power (3.0-4.8%) by the SHARP score and the CRIC model for HF for the same outcomes. CONCLUSIONS: In CKD, measurement of LVMI solely for the stratification of risk of death and perhaps for the risk of HF does not provide evident prognostic values in this condition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».