Fibroblast growth factor 23 as a risk factor for cardiovascular events and mortality in patients in the <scp>EVOLVE</scp> trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: High mortality rates in patients with chronic kidney disease-mineral and bone disorder (CKD-MBD) receiving maintenance hemodialysis are largely due to cardiovascular (CV) events. METHODS: We evaluated associations between MBD parameters, fibroblast growth factor 23 (FGF23) concentrations, and clinically adjudicated CV events from the Evaluation of Cinacalcet Hydrochloride Therapy to Lower Cardiovascular Events (EVOLVE) trial. Patients enrolled in EVOLVE, who had not experienced any study endpoints between randomization and week 20 with evaluable baseline and week 20 values for key laboratory parameters (parathyroid hormone, calcium, phosphate, and FGF23), were assessed. We used adjusted Cox proportional hazards regression models to estimate relative risk of outcomes (primary composite, all-cause mortality, and CV events) based on FGF23 and MBD parameters. Laboratory values were modeled with linear terms and using natural cubic splines with two degrees of freedom. FINDINGS: For the primary endpoint, patients assessed (N = 2309) were followed up over a mean duration of 3.1 years, during which 1037 CV events (497 deaths, 540 nonfatal events) occurred. Adjusted models showed an association between FGF23 and the risk of CV events. Hazard ratio per log unit of FGF23 at week 20 was 1.09 [95% CI: 1.03-1.16], and the hazard ratio per log unit change in FGF23 from week 0 to week 20 was 1.09 [95% CI: 1.00-1.17]. DISCUSSION: Our data highlight FGF23 as an independent CV risk factor and potential biomarker and therapeutic target for patients with CKD-MBD receiving maintenance hemodialysis.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».