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Enregistrement W3112963515 · doi:10.1172/jci139927

Biomarkers of inflammation and repair in kidney disease progression

2020· article· en· W3112963515 sur OpenAlexaff
Jeremy Puthumana, Heather Thiessen‐Philbrook, Leyuan Xu, Steven G. Coca, Amit X. Garg, Jonathan Himmelfarb, Pavan K. Bhatraju, T. Alp İkizler, Edward D. Siew, Lorraine B. Ware, Kathleen D. Liu, Alan S. Go, James S. Kaufman, Paul L. Kimmel, Vernon M. Chinchilli, Lloyd G. Cantley, Chirag R. Parikh

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Investigation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthAkebia Therapeutics
Mots-clésKidney diseaseMedicineAcute kidney injuryInflammationDiseaseKidneyIntensive care medicineBioinformaticsPathologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTIONAcute kidney injury and chronic kidney disease (CKD) are common in hospitalized patients. To inform clinical decision making, more accurate information regarding risk of long-term progression to kidney failure is required.METHODSWe enrolled 1538 hospitalized patients in a multicenter, prospective cohort study. Monocyte chemoattractant protein 1 (MCP-1/CCL2), uromodulin (UMOD), and YKL-40 (CHI3L1) were measured in urine samples collected during outpatient follow-up at 3 months. We followed patients for a median of 4.3 years and assessed the relationship between biomarker levels and changes in estimated glomerular filtration rate (eGFR) over time and the development of a composite kidney outcome (CKD incidence, CKD progression, or end-stage renal disease). We paired these clinical studies with investigations in mouse models of renal atrophy and renal repair to further understand the molecular basis of these markers in kidney disease progression.RESULTSHigher MCP-1 and YKL-40 levels were associated with greater eGFR decline and increased incidence of the composite renal outcome, whereas higher UMOD levels were associated with smaller eGFR declines and decreased incidence of the composite kidney outcome. A multimarker score increased prognostic accuracy and reclassification compared with traditional clinical variables alone. The mouse model of renal atrophy showed greater Ccl2 and Chi3l1 mRNA expression in infiltrating macrophages and neutrophils, respectively, and evidence of progressive renal fibrosis compared with the repair model. The repair model showed greater Umod expression in the loop of Henle and correspondingly less fibrosis.CONCLUSIONSBiomarker levels at 3 months after hospitalization identify patients at risk for kidney disease progression.FUNDINGNIH.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,024
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,330 · 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.

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

Citations185
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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