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Enregistrement W3134341697 · doi:10.1159/000513869

Association of Obesity with Cardiovascular Risk Factors and Kidney Disease Outcomes in Primary Proteinuric Glomerulopathies

2021· article· en· W3134341697 sur OpenAlexaff
Paras P. Shah, Tammy M. Brady, Kevin Meyers, Michelle M. O’Shaughnessy, Keisha L. Gibson, Tarak Srivastava, Jarcy Zee, Daniel C. Cattran, Katherine R. Tuttle, Crystal A. Gadegbeku, Dorey A. Glenn, Vimal K. Derebail, Chia-shi Wang, Brenda W. Gillespie, Markus Bitzer, Christine B. Sethna

Notice bibliographique

Revue˜The œNephron journals/Nephron journals · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésMedicineInternal medicineKidney diseaseNephrotic syndromeObesityDyslipidemiaMetabolic syndromeRisk factorRenal functionProportional hazards modelEndocrinologyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<b><i>Background/Aims:</i></b> Obesity is a known risk factor for cardiovascular disease and contributes to the development and progression of kidney disease. However, the specific influence of obesity on outcomes in primary glomerular disease has not been well characterized. <b><i>Methods:</i></b> In this prospective cohort study, data were from 541 participants enrolled in the Nephrotic Syndrome Study Network (NEPTUNE), between 2010 and 2019, at 23 sites across North America. Blood pressure, lipids, and kidney disease outcomes including complete proteinuria remission, kidney failure, and chronic kidney disease progression were evaluated. Data were analyzed using linear and logistic regression with generalized estimating equations and time-varying Cox regression with Kaplan-Meier plots. <b><i>Results:</i></b> The prevalence of obesity at baseline was 43.3% (<i>N</i> = 156) in adults and 37.6% (<i>N</i> = 68) in children. In adults, obesity was longitudinally associated with higher systolic BP (β = 6.49, 95% CI: 2.41, 10.56, <i>p</i> = 0.002), dyslipidemia (OR = 1.74, 95% CI: 1.30, 2.32, <i>p</i> < 0.001), triglycerides (β = 41.92, 95% CI: 17.12, 66.71, <i>p</i> = 0.001), and lower HDL (β = −6.92, 95% CI: −9.32, −4.51, <i>p</i> < 0.001). In children, obesity over time was associated with higher systolic BP index (β = 0.04, 95% CI: 0.02, 0.06, <i>p</i> < 0.001) and hypertension (OR = 1.43, 95% CI: 1.04, 1.98, <i>p</i> = 0.03). In both adults and children, obesity was associated with a significantly lower hazard of achieving complete remission of proteinuria (adult HR = 0.80, 95% CI: 0.69, 0.88, <i>p</i> < 0.001; pediatric HR = 0.72, 95% CI: 0.61, 0.84, <i>p</i> < 0.001). <b><i>Conclusion:</i></b> Obesity was associated with higher cardiovascular risk and less proteinuria remission from nephrotic syndrome in adults and children with proteinuric glomerulopathies. Weight-loss strategies may forestall cardiovascular disease and progressive kidney function decline in this high-risk patient group.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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