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Enregistrement W3187579405 · doi:10.1097/ju.0000000000002101.06

MP61-06 USING CYSTATIN C TO PREDICT RENAL FUNCTION POST-NEPHRECTOMY

2021· article· en· W3187579405 sur OpenAlexaboutno aff
Ben Petrinec, Ian R. C. Cooke, Eric Midenburg, Kenneth Ogan, Viraj A. Master

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNephrectomyRenal functionCystatin CUrologyCreatinineKidney diseaseKidneyKidney cancerInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

You have accessJournal of UrologyKidney Cancer: Epidemiology & Evaluation/Staging/Surveillance III (MP61)1 Sep 2021MP61-06 USING CYSTATIN C TO PREDICT RENAL FUNCTION POST-NEPHRECTOMY Ben Petrinec, Ian Cooke, Eric Midenburg, Kenneth Ogan, and Viraj Master Ben PetrinecBen Petrinec More articles by this author , Ian CookeIan Cooke More articles by this author , Eric MidenburgEric Midenburg More articles by this author , Kenneth OganKenneth Ogan More articles by this author , and Viraj MasterViraj Master More articles by this author View All Author Informationhttps://doi.org/10.1097/JU.0000000000002101.06AboutPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissionsReprints ShareFacebookLinked InTwitterEmail Abstract INTRODUCTION AND OBJECTIVE: Patients undergoing nephrectomy experience loss of renal volume and function. Lower pre-operative estimated glomerular filtration rate (eGFR) is a predictor of post-operative chronic kidney disease. Some studies suggest cystatin c (Cys C) may be a more precise and accurate measure with which to calculate eGFR than serum creatinine (SCr). The purpose of this study is to determine whether Cys C and eGFR utilizing Cys C will correlate more strongly with post-operative renal function (presence of proteinuria and renal parenchymal volume) when compared to SCr and creatinine-based eGFR. METHODS: Prospective patients undergoing partial (PN) or radical nephrectomy (RN) had SCr, Cys C, and SCr and Cys C-based GFR measured pre-operatively (within 3 months of surgery), on post-operative day 1 (POD1), and 3-6 months after surgery. Preoperative and post-operative abdomen CT or MRI studies were obtained. Slice-O-Matic software (TomoVision, Magog, Canada) was used to outline kidney parenchyma and renal masses (shown in figure 1) and construct 3-D measurements estimating renal volume. RESULTS: Of our 53 patients, 35 patients (66%) underwent RN and 18 (34%) underwent PN. Cys C measured pre-operatively (r= -.35, p=.015) and on POD1 (r=-.40, p=.004) inversely correlated to post-operative kidney volume. SCr measured preoperatively (r=.-34, p=.016) and on POD1 (r=.-31, p=.028) demonstrated inverse correlation with post-operative kidney volume. POD1 Cys C (r=.33, p=.023) and SCr (r=.33, p=.026) correlated with presence of proteinuria at 3-6 months post-nephrectomy. eGFR at pre-operative visit and on POD1 utilizing Cys C-based (r=.32, p=.026; r=.45,p=.001, respectively) and creatinine-based CKD-EPI (r=.50, p=.000; r=.47, p=.001, respectively) formulas demonstrated a direct relationship to post-operative kidney volume. eGFR calculated from creatinine based CKD-EPI demonstrated an inverse correlation to presence of proteinuria at 3-6 months post-operatively (r=-.33, p =.027). CONCLUSIONS: Cystatin C as well as Cys C-based eGFR measured preoperatively and on POD1 may have some utility in estimating post-surgical renal volume and function. Further studies are needed to determine the utility of Cys C levels in predicting renal function and risk of renal dysfunction following nephrectomy. Source of Funding: None © 2021 by American Urological Association Education and Research, Inc.FiguresReferencesRelatedDetails Volume 206Issue Supplement 3September 2021Page: e1085-e1085 Advertisement Copyright & Permissions© 2021 by American Urological Association Education and Research, Inc.MetricsAuthor Information Ben Petrinec More articles by this author Ian Cooke More articles by this author Eric Midenburg More articles by this author Kenneth Ogan More articles by this author Viraj Master More articles by this author Expand All Advertisement Loading ...

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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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,009

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · 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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