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Enregistrement W3005348276 · doi:10.1681/asn.2019060605

Estimating Urine Albumin-to-Creatinine Ratio from Protein-to-Creatinine Ratio: Development of Equations using Same-Day Measurements

2020· article· en· W3005348276 sur OpenAlexafffundabout
Robert G. Weaver, Matthew T. James, Pietro Ravani, Colin Weaver, Edmund J. Lamb, Marcello Tonelli, Braden Manns, Robert R. Quinn, Min Jun, Brenda R. Hemmelgarn

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Calgary
Mots-clésCreatinineUrineAlbuminUrologyMedicineChromatographyChemistryEndocrinologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Statement The urine albumin-to-creatinine ratio (ACR) is the preferred metric for quantifying albuminuria, and it also has been incorporated into equations to predict risk of kidney failure. However, often only the protein-to-creatinine ratio (PCR) is available. Previous studies have described the association between ACR and PCR, although none have provided a method to estimate ACR from PCR that accounts for the nonlinear association or the effect of covariates other than sex. The authors used same-sample urine ACR/PCR measurement pairs from a population-based cohort of 47,714 adults to derive equations to estimate ACR from PCR, taking into account nonlinearity and modification by several clinical characteristics. These equations may be useful in specific retrospective applications where an estimate of ACR is desired but only PCR is available. Background Urine albumin-to-creatinine ratio (ACR) and protein-to-creatinine ratio (PCR) are used to measure urine protein. Recent guidelines endorse ACR use, and equations have been developed incorporating ACR to predict risk of kidney failure. For situations in which PCR only is available, having a method to estimate ACR from PCR as accurately as possible would be useful. Methods We used data from a population-based cohort of 47,714 adults in Alberta, Canada, who had simultaneous assessments of urine ACR and PCR. After log-transforming ACR and PCR, we used cubic splines and quantile regression to estimate the median ACR from a PCR, allowing for modification by specified covariates. On the basis of the cubic splines, we created models using linear splines to develop equations to estimate ACR from PCR. In a subcohort with eGFR<60 ml/min per 1.73 m 2 , we then used the kidney failure risk equation to compare kidney failure risk using measured ACR as well as estimated ACR that had been derived from PCR. Results We found a nonlinear association between log(ACR) and log(PCR), with the implied albumin-to-protein ratio increasing from <30% in normal to mild proteinuria to about 70% in severe proteinuria, and with wider prediction intervals at lower levels. Sex was the most important modifier of the relationship between ACR and PCR, with men generally having a higher albumin-to-protein ratio. Estimates of kidney failure risk were similar using measured ACR and ACR estimated from PCR. Conclusions We developed equations to estimate the median ACR from a PCR, optionally including specified covariates. These equations may prove useful in certain retrospective clinical or research applications where only PCR is available.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations103
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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