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Enregistrement W3102827840 · doi:10.1016/j.ekir.2020.11.006

APOL1 Risk Variants and Subclinical Cardiovascular Disease in Incident Hemodialysis Patients

2020· article· en· W3102827840 sur OpenAlexaff
Teresa K. Chen, Jessica Fitzpatrick, Cheryl A. Winkler, Elizabeth Binns-Roemer, Celia P. Corona‐Villalobos, Bernard G. Jaar, Stephen M. Sozio, Rulan S. Parekh, Michelle M. Estrella

Notice bibliographique

RevueKidney International Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer InstituteU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthNational Kidney Foundation Serving Maryland and DelawareDoris Duke Charitable FoundationJohns Hopkins University
Mots-clésMedicineInternal medicineSubclinical infectionCardiologyHemodialysisBlood pressureEnd stage renal diseaseLeft ventricular hypertrophyProportional hazards modelPulse wave velocityCoronary artery diseaseComorbidityCohortBody mass index

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: risk variants with subclinical cardiovascular disease (CVD) and mortality among African Americans initiating hemodialysis and enrolled in the Predictors of Arrhythmic and Cardiovascular Risk in ESRD cohort study. METHODS: risk status (high = 2; low = 0/1 risk alleles) with baseline subclinical CVD (left ventricular [LV] hypertrophy; LV mass; ejection fraction; coronary artery calcification [CAC]; pulse wave velocity [PWV]) using logistic and linear regression and all-cause or cardiovascular mortality using Cox models, adjusting for age, sex, and ancestry. In sensitivity analyses, we further adjusted for systolic blood pressure and Charlson Comorbidity Index. RESULTS: risk status was not associated with all-cause or cardiovascular mortality (mean follow-up 2.5 years). CONCLUSION: high-risk status was associated with better subclinical measures of CVD but not mortality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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