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Enregistrement W3167292191 · doi:10.1093/ndt/gfab087.0013

MO493PATTERNS OF HYPERKALEMIA AND ASSOCIATED ADVERSE HEALTH OUTCOMES IN PERSONS WITH CHRONIC KIDNEY DISEASE

2021· article· en· W3167292191 sur OpenAlexaff
Marco Trevisan, Catherine M. Clase, Marie Evans, Jonas Ludvigsson, Arvid Sjölander, Juan Jesús Carrero

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePotassium and Related Disorders
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperkalemiaMedicineKidney diseaseInternal medicineObservational studyCreatinineRenal functionLogistic regressionPotassiumProportional hazards modelCardiologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Aims Patients with CKD are often described as having chronic hyperkalemia, but earlier studies have relied on a single potassium measurement. Whether the hyperkalemia in CKD is chronic or transient, and whether temporal patterns have different outcome implications, is unknown. Method Observational study from the Stockholm Creatinine Measurements (SCREAM) project of patients with confirmed CKD G3-5. We extracted all data on potassium measured during routine outpatient care and estimated its longitudinal trajectories. At each month, we created a rolling assessment of the proportion of time in which potassium was abnormal during the previous year, defining patterns of normokalemia (100% of time with potassium 3.5-5.0 mmol/L), transient (<50% of time with potassium >5.0 mmol/L) and chronic hyperkalemia (≥50% of time with potassium >5.0 mmol/L). We described the presence of chronic and transient hyperkalemia throughout the spectrum of CKD G3-5 and identified clinical predictors by logistic regression. Through time-dependent Cox models we examined whether previous hyperkalemia patterns offer prognostic gain beyond that of the current potassium value. Results We included 36,511 participants (56% women) with confirmed CKD G3-5, median age 81 years, and eGFR 46 ml/min/1.73 m2. During 3-year-median follow-up, patterns of transient and chronic hyperkalemia were observed in 15% and 4% of patients with CKD G3a, increasing to 50% and 17% of patients with CKD G5. Factors associated with chronic hyperkalemia were younger age, male sex, more severe CKD category, presence of diabetes or heart failure, use of renin-angiotensin system inhibitors, and use of potassium binders. Major cardiovascular events (MACE) occurred in 13,104 (36%) patients and 13,570 (37%) died. In time-dependent models, independent of identified confounders and of time-updated potassium values, compared with the normokalemic pattern, patients with transient (HR 1.37, 95% CI 1.29-1.46) or chronic (HR 1.17, 95% CI 1.04-1.32) hyperkalemia patterns were at higher risk of MACE. Transient hyperkalemia pattern (HR 1.43, 95% CI 1.35-1.52) and time-updated elevated potassium, but not a state of chronic hyperkalemia (HR 1.07, 95% CI 0.95-1.20), predicted the risk of death. Conclusion Chronic hyperkalemia occurs in 4-17% of patients with CKD G3-5. We did not observe a clear dose-response for the association between hyperkalemia pattern (normal, transient, chronic) with either MACE or death. There was modest incremental information in the previous potassium pattern, beyond potassium measured at a single time point.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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