Glomerular Hyperfiltration Interacts With Abnormal Metabolism to Enhance Arterial Stiffness in Middle-Aged and Elderly People
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Glomerular hyperfiltration (GHF) is an early kidney injury. We investigated whether GHF is associated with arterial stiffness expressed by increase of brachial–ankle pulse wave velocity (baPWV) and pulse pressure (PP), and whether the coexistence of GHF and abnormal metabolism increases the risk of arterial stiffness. Methods: In this prospective cohort study, 2,133 non-chronic kidney disease (CKD) participants aged ≥40 years were followed for a mean period of 3.3 years. The extent of arterial stiffness was expressed by measures of baPWV and PP. GHF was defined as eGFR exceeding the age- and sex-specific 90th percentile. Multivariate logistic regression models were used to assess the association between GHF/abnormal metabolism and increased baPWV/PP. The interaction indexes of GHF and abnormal metabolism on arterial stiffness were calculated based on the OR in a multivariate logistic regression model. Results: GHF alone was not associated with increased baPWV or PP in all participants in this study. However, when GHF coexisted with abnormal metabolism, the risk of increased PP increased 3.23-fold [OR = 3.23(1.47–7.13)] compared with participants with normal filtration and normal metabolism, in which the interaction accounted for 55.1% of the total effect and 79.8% of the effect from GHF and abnormal metabolism. After subtracting the independent effects of GHF and abnormal metabolism, their combined effect still resulted in a 1.78-fold increase in PP. Conclusion: GHF could interact with abnormal metabolism to significantly enhance arterial stiffness. Since abnormal metabolism commonly exists in the general population, even slight changes in renal function should be distinguished to prevent arterial stiffness risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».