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Enregistrement W3169682359 · doi:10.1093/cdn/nzab033_038

Bone Mineral Metabolism and Muscle Alterations in Non-dialysis Dependent Patients With Chronic Kidney Disease

2021· article· en· W3169682359 sur OpenAlexaff
Júlia Montenegro, Márcia Regina Simas Torres Klein, Carla M. Prado, Maria Inês Barreto Silva

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParathyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteopeniaKidney diseaseInternal medicineRenal functionVitamin D and neurologyBone mineralBone remodelingEndocrinologyvitamin D deficiencyParathyroid hormoneOsteoporosisUrologyCalcium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abnormal bone mineral density (BMD) is common in chronic kidney disease (CKD) and related with higher risk of disease progression, cardiovascular disease, and mortality. The aim of this study was to assess BMD, its change overtime and association with body composition and biochemical parameters of mineraly metabolism. This was a longitudinal study of patients with NDD-CKD (stages 3–5) undergoing interdisciplinary treatment at an outpatient Nephrology Clinic and instructed to follow a low protein diet. Dual energy X-ray absorptiometry (DXA) was performed to estimate body composition and BMD (T-score). Mineral metabolism parameters included parathormone (PTH), calcium, phosphorus and vitamin D. Glomerular filtration rate was estimated (eGFR) by the CKD-EPI equation. Osteopenia was defined as T-score < -1.0. Baseline and follow-up comparisons between groups with and without osteopenia were performed by two-way ANOVA. Correlations were adjusted by sex, age and eGFR. Forty-five patients (56% males) aged 64.4 ± 9.9 y and eGFR 31.4 ± 10.9 ml/min completed a follow-up of ∼3 years (2.7 ± 1.3). As expected, a reduction in renal function was observed (median = −1.10 ml/min; 95% CI: −8.8 to 0.64, P < 0.05). BMD and appendicular skeletal muscle (ASM) decreased: 1.06 ± 0.15 vs. 1.05 ± 0.03g/cm2 (P = 0.03) and 20.3 ± 4.6 vs. 18.9 ± 0.8kg (P = 0.01), respectively. Prevalence of osteopenia was 42.2% with no significant change overtime. Patients with osteopenia presented with higher (P < 0.0001) change in ASM (median: −1.58kg; 95% CI: −3.8 to 0.66 vs. −0.83; −4.0 to 2.4) and in LST (−1.08 kg; −5.0 to 2.8 vs. 0.88; −4.6 to 6.3), compared with patients without osteopenia. Changes in eGFR and mineral metabolism parameters were similar between groups. T-score change was negatively correlated with change in LST (r = 0.66; P = 0.04) and PTH (r = −0.70; P = 0,03), and with baseline LST (r = −0.35; P = 0.04) independent of age, sex and eGFR. Body fat increased (22.7 kg ± 8.1 vs. 23.8 kg ± 8.7; P = 0.04) during follow up, but it was not significantly correlated with T-score. Prevalence of osteopenia was high in patients with NDD-CKD, and BMD decreased after 3 years, which was associated with a reduction in LST and increase in PTH, independent of eGFR, age, and sex. LST should be monitored in NDD-CKD to prevent risk for abnormal BMD. FAPERJ

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,251 · 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.

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
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