Comparison of Plasma Clearance With Early-Compartment Correction Equations and Urinary Clearance in High GFR Ranges
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionGlomerular filtration rate (GFR) is measured from the late plasma disappearance curve of an exogenous tracer, after correction for the early decay—corresponding to the distribution of the tracer—using various equations. These equations display the highest discrepancies in the GFR range above 90 ml/min per 1.73 m2, and their respective performances against a reference, urinary GFR measurement are unclear.MethodsIn patients with mGFR >90 ml/min per 1.73 m2 from 6 different cohorts, we compared GFR obtained from the plasma clearance of iohexol or 51Cr-ethylenediamine tetraacetic acid (EDTA), after correction using Chantler (C), Bröchner-Mortensen (BM), Fleming (F), Jodal-Bröchner-Mortensen (JBM), and Ng (N) equations, with urinary clearance of the same tracers or inulin.ResultsIn 438 participants (median age 41 [39–42] years, 43% women), the median urinary clearance was 100.8 (94.7–112.6) ml/min per 1.73 m2. Plasma clearances using the correction equations were 105.7 (96.8–119.2), 102.4 (95.2–112.9), 100.7 (93.6–111.1), 102.6 (95.2–113.4), and 106.0 (98.2–117.6) ml/min per 1.73 m2 for C, BM, F, JBM, and N, respectively. Concordance correlation coefficients between plasma and urinary clearances were poor for all equations. Compared with urinary clearances, BM, F, and JBM displayed the best accuracy within 10% (73%, 72%, and 71%, respectively, vs. 63% and 66% for C and N), whereas BM and JBM had the lowest median biases. Accuracy of all equations was especially low in the hyperfiltration range (urinary clearance >130 ml/min per 1.73 m2).ConclusionThe BM and JBM equations displayed the best overall performances to correct for the early disappearance curve. Results of these equations should be interpreted with caution, especially in the highest GFR range.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».