Protein energy wasting and long‐term outcomes in nondialysis dependent chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nutritional status and protein energy wasting (PEW) is prevalent in patients with nondialysis-dependent chronic kidney disease (CKD). The relationship between PEW and long-term development of clinically important outcomes remains to be examined. OBJECTIVES: To investigate the relationships between PEW, as measured by Subjective Global Assessment (SGA 1-7), and progression to important clinical outcomes: mortality and/or kidney failure. DESIGN: Prospective cohort design. PARTICIPANTS: One hundred and thirty-nine participants were well-nourished and 37 moderately malnourished patients with CKD 3-5. MEASUREMENTS: The outcomes were 2, 5, and 10-year progression to kidney failure (dialysis or transplant) or mortality, kidney failure alone, and mortality alone. SGA was determined by a registered renal dietitian. Food frequency questionnaires were used to assess dietary intake. Clinical and laboratory baseline characteristics were collected. Multivariable regression models and Cox models were created to examine the relationship between SGA and outcomes. RESULTS: PEW was associated with the combined outcome of kidney failure or mortality at 2 (p = 0.003), 5 (p = 0.004), but not at 10 (p = 0.73) years. This relationship was primarily driven by the relationship between PEW and kidney failure. In Cox models, the relationship between PEW and kidney failure remained after adjusting for Kidney Failure Risk Equation scores. The multivariable modeling revealed that PEW remained a statistically significant predictor of the combined outcome and ESKD after adjustment for age, estimated glomerular filtration rate (eGFR), sex, albumin-to-creatinine ratio, diabetes, albumin, and protein intake. CONCLUSIONS: PEW, determined by the SGA 1-7, is an important prognostic tool. Further research looking at clinically important outcomes are needed to implement nutritional interventions for nondialysis-dependent CKD patients.
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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 | 0,000 |
| 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)
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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 ».