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Enregistrement W3029324991 · doi:10.1016/j.xkme.2020.03.005

Association Between Chronic Kidney Disease–Mineral Bone Disease (CKD-MBD) and Cognition in Children: Chronic Kidney Disease in Children (CKiD) Study

2020· article· en· W3029324991 sur OpenAlexafffund
Jennifer S. Yokoyama, Mina Matsuda‐Abedini, Michelle Denburg, Juhi Kumar, Bradley A. Warady, Susan L. Furth, Stephen R. Hooper, Anthony A. Portale, Farzana Perwad

Notice bibliographique

RevueKidney Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParathyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDepartment of Radiology and Biomedical Imaging, University of California, San FranciscoNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentWeill Cornell Medical CollegeNational Institute on AgingJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthPerelman School of Medicine, University of PennsylvaniaAssociation of Academic PhysiatristsUniversity of North Carolina at Chapel HillNational Institutes of HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteSchool of Medicine, University of North Carolina at Chapel HillHospital for Sick ChildrenUniversity of MissouriUniversity of RochesterUniversity of TorontoChildren's Mercy HospitalJohns Hopkins UniversityJohn Douglas French Alzheimer's FoundationUniversity of Missouri-Kansas CityLarry L. Hillblom FoundationUniversity of California, San FranciscoChildren's Hospital of PhiladelphiaMedical Center, University of RochesterUniversity of Pennsylvania
Mots-clésKidney diseaseRenal functionMedicineInternal medicineParathyroid hormoneNeurocognitiveFibroblast growth factor 23ProteinuriaEndocrinologyCognitionGastroenterologyKidneyCalciumPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale & Objective Chronic kidney disease (CKD) in children is associated with cognitive dysfunction that affects school performance and quality of life. The relationship between CKD–mineral and bone disorder and cognitive function in children is unknown. Study Design Observational study. Participants 702 children enrolled in the Chronic Kidney Disease in Children (CKiD) Study. Predictors Plasma fibroblast growth factor 23 (FGF-23), parathyroid hormone (PTH), calcium, phosphorus, 25 hydroxyvitamin D (25[OH]D), and 1,25 dihydroxyvitamin D (1,25[OH] 2 D). Outcomes Neurocognitive tests of intelligence, academic achievement, and executive functions. Analytical Approach Linear regression models to analyze the cross-sectional associations between log 2 FGF-23, 25(OH)D, 1,25(OH) 2 D, PTH, calcium, and phosphorus z scores and the cognitive test scores of interest after adjustment for demographics, blood pressure, proteinuria, and kidney function. Results At baseline, median age was 12 (95% CI, 8.3, 15.2) years and estimated glomerular filtration rate was 54 (40.5, 67.8) mL/min/1.73m 2 . In fully adjusted analyses, 25(OH)D, 1,25(OH) 2 D, PTH, calcium, and phosphorus z scores did not associate with cognitive test scores. In fully adjusted analyses, log 2 FGF-23 was associated with abnormal test scores for attention regulation ( P <0.05); specifically, Conners' Continuous Performance Test II Errors of Omission (β=2.3[1.0, 3.6]), Variability (β=1.4 [0.4, −2.4]), and Hit Reaction Time (β=1.3[0.2, 2.4]). Children in the highest FGF-23 tertile group had 7% and 9% greater cognitive risk for Hit Reaction Time and Errors of Omission compared with those in the lowest tertile, respectively. In fully adjusted analyses, higher FGF-23 tertile was associated with increased cognitive risk ( P <0.05) for Errors of Omission (β=0.4[0.1, 0.7]) and Hit Reaction Time (β=0.4[0.1, 0.7]). Limitations The study does not assess the cumulative effects of FGF-23 excess on cognitive function over time. Within-population stratified analyses were not performed due to limited sample size. Conclusions In children with CKD, higher plasma FGF-23 level is associated with lower performance in targeted tests of executive function, specifically attention regulation, independent of glomerular filtration rate.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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