Assessment of kidney function: clinical indications for measured GFR
Notice bibliographique
Résumé
In the vast majority of cases, glomerular filtration rate (GFR) is estimated using serum creatinine, which is highly influenced by age, sex, muscle mass, body composition, severe chronic illness and many other factors. This often leads to misclassification of patients or potentially puts patients at risk for inappropriate clinical decisions. Possible solutions are the use of cystatin C as an alternative endogenous marker or performing direct measurement of GFR using an exogenous marker such as iohexol. The purpose of this review is to highlight clinical scenarios and conditions such as extreme body composition, Black race, disagreement between creatinine- and cystatin C-based estimated GFR (eGFR), drug dosing, liver cirrhosis, advanced chronic kidney disease and the transition to kidney replacement therapy, non-kidney solid organ transplant recipients and living kidney donors where creatinine-based GFR estimation may be invalid. In contrast to the majority of literature on measured GFR (mGFR), this review does not include aspects of mGFR for research or public health settings but aims to reach practicing clinicians and raise their understanding of the substantial limitations of creatinine. While including cystatin C as a renal biomarker in GFR estimating equations has been shown to increase the accuracy of the GFR estimate, there are also limitations to eGFR based on cystatin C alone or the combination of creatinine and cystatin C in the clinical scenarios described above that can be overcome by measuring GFR with an exogenous marker. We acknowledge that mGFR is not readily available in many centres but hope that this review will highlight and promote the expansion of kidney function diagnostics using standardized mGFR procedures as an important milestone towards more accurate and personalized medicine.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».