Association of NT-proBNP and BNP With Future Clinical Outcomes in Patients With ESKD: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE & OBJECTIVE: Use of brain natriuretic peptide (BNP) and N-terminal pro-BNP (NT-proBNP) for cardiovascular (CV) risk assessment in patients with end-stage kidney disease (ESKD) remains unclear. We examined the associations between different threshold elevations of these peptide levels and clinical outcomes in patients with ESKD. STUDY DESIGN: Systematic review and meta-analysis. SETTING & STUDY POPULATIONS: or receiving maintenance dialysis). SELECTION CRITERIA FOR STUDIES: Studies that reported NT-proBNP or BNP levels and future CV events, CV mortality, or all-cause mortality. DATA EXTRACTION: Cohort characteristics and measures of risk associated with study-specified peptide thresholds. ANALYTICAL APPROACH: Hazard ratios (HRs) for clinical outcomes associated with different NT-proBNP and BNP ranges were categorized into common thresholds and pooled using random-effects meta-analysis. RESULTS: We identified 61 studies for inclusion in our review (19,688 people). 49 provided sufficient detail for inclusion in meta-analysis. Pooled unadjusted HRs for CV mortality were progressively greater for greater thresholds of NT-proBNP, from 1.45 (95% CI, 0.91-2.32) for levels>2,000pg/mL to 5.95 (95% CI, 4.23-8.37) for levels>15,000pg/mL. Risk for all-cause mortality was significantly higher at all NT-proBNP thresholds ranging from> 1,000 to> 20,000pg/mL (HR range, 1.53-4.00). BNP levels>550pg/mL were associated with increased risk for CV mortality (HR, 2.54; 95% CI, 1.49-4.33), while the risks for all-cause mortality were 2.04 (95% CI, 0.82-5.12) at BNP levels>100pg/mL and 2.97 (95% CI, 2.21-3.98) at BNP levels>550pg/mL. Adjusted analyses demonstrated similarly greater risks for CV and all-cause mortality with greater NT-proBNP concentrations. LIMITATIONS: Incomplete outcome reporting and risk for outcome reporting bias. Estimation of risk for CV events for specific thresholds of both peptides were limited by poor precision. CONCLUSIONS: ESKD-specific NT-proBNP and BNP level thresholds of elevation are associated with increased risk for CV and all-cause mortality. This information may help guide interpretation of NT-proBNP and BNP levels in patients with ESKD.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».