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Enregistrement W3042060936 · doi:10.1093/infdis/jiaa222

An Evaluation of Baseline Kidney Function in the REPRIEVE Trial of Pitavastatin in Human Immunodeficiency Virus

2020· article· en· W3042060936 sur OpenAlexfundno aff
Edgar T. Overton, Amy Kantor, Kathleen V. Fitch, Paul Muntner, Khuanchai Supparatpinyo, Mosepele Mosepele, Lerato Mohapi, Sandra Wagner Cardoso, Sandesh Patil, Marcus Lacerda, Grace A. McComsey, Judith A. Aberg, Pamela S. Douglas, Steven Grinspoon, Heather J. Ribaudo, Christina Wyatt

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Infectious Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesPfizer PharmaceuticalsCenter for AIDS Research, University of WashingtonBavarian NordicMassachusetts General HospitalUniversity of Alabama at BirminghamGilead SciencesKowa CompanySanofiNational Center for Advancing Translational SciencesACT GovernmentUniversity of AlabamaNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesViiV HealthcareCenter for AIDS Research, University of Alabama at BirminghamGlaxoSmithKlineNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstitutePfizerBristol-Myers SquibbMedicureNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMedicineRenal functionKidney diseaseInternal medicineBody mass indexCohortLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic kidney disease is a common comorbid condition among persons living with human immunodeficiency virus (PWH). We characterized baseline kidney function in the REPRIEVE (Randomized Trial to Prevent Vascular Events in HIV) trial cohort. METHODS: REPRIEVE enrolled PWH with low to moderate cardiovascular risk based on traditional risk factors to evaluate the effect of statin therapy on cardiovascular events. We determined baseline estimated glomerular filtration rate (eGFR) with the Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI), Modification of Diet in Renal Disease, and Cockcroft-Gault equations, and we evaluated baseline factors associated with eGFR <90 mL/min/1.73 m2 by logistic regression. We performed Bland-Altman plots and scatterplots to assess agreement between equations. RESULTS: Among 7770 participants enrolled, the median age was 50 years, 31% were female (natal sex), 43% black or African American and 15% Asian, the median body mass index (calculated as calculated as weight in kilograms divided by height in meters squared) was 25.8, and the median CD4 cell count 620/µL. The median CKD-EPI eGFR was 97 mL/min/1.73 m2, and 38% had an eGFR <90 mL/min/1.73 m2. In the adjusted model, factors associated with eGFR <90 mL/min/1.73 m2 included white race, older age, higher body mass index, high-income region of enrollment, hypertension, and tenofovir disoproxil fumarate. The CKD-EPI and Modification of Diet in Renal Disease equations demonstrated strong agreement, particularly at lower eGFR values. Overall, there was 56% concordance between the 3 equations (categories <60, 60 to <90, ≥90 mL/min), improving to 73% after accounting for individual body surface area. CONCLUSIONS: REPRIEVE enrolled a diverse cohort including a substantial number of PWH with reduced kidney function. Factors associated with reduced eGFR included traditional risk factors and tenofovir disoproxil fumarate exposure. Three commonly used equations have only fair agreement, with potential implications for both clinical care and epidemiologic studies. CLINICAL TRIALS REGISTRATION: NCT02344290.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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