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Enregistrement W3212554761 · doi:10.1101/2021.11.08.21266015

Plasma Soluble Tumor Necrosis Factor Receptor Concentrations and Clinical Events after Hospitalization: Findings from ASSESS-AKI and ARID studies

2021· preprint· en· W3212554761 sur OpenAlexaff
Steven G. Coca, George Vasquez‐Rios, Sherry G. Mansour, Dennis G. Moledina, Heather Thiessen‐Philbrook, Mark M. Wurfel, Jonathan Himmelfarb, Amit X. Garg, Chi‐yuan Hsu, Kathleen D. Liu, Paul L. Kimmel, Vernon M. Chinchilli, James S. Kaufman, Michelle Wilson, Rosamonde E. Banks, Rebecca Packington, Eibhlin McCole, Mary Jo Kurth, Ciarán Richardson, Alan S. Go, Chirag R. Parikh

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of HealthKidney Research UKU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryKidney diseaseInternal medicineBiomarkerHeart failureIncidence (geometry)KidneyCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The role of plasma soluble tumor necrosis factor receptor (sTNFR)1 and sTNFR2 in the prognosis of clinical events after hospitalization with or without acute kidney injury (AKI) is unknown. Methods We measured sTNFR1 and sTNFR2 obtained 3 months post-discharge using samples from Assessment, Serial Evaluation, and Subsequent Sequelae of Acute Kidney Injury (ASSESS-AKI) and AKI Risk in Derby (ARID) that enrolled patients with and without AKI. The associations between biomarkers with longitudinal kidney disease incidence and progression, heart failure and death were evaluated. Analyses were adjusted for demographics and key covariates at the 3-month visit. Results Among 1474 participants with plasma biomarker measurements, 19% developed kidney disease progression, 14% had later heart failure, and 21% died over a median follow-up of 4.4 years. For the kidney outcome, the adjusted HRs per doubling in concentration were 2.9 (2.2-3.9) for sTNFR1 and 1.9 (1.5-2.5) for sTNFR2. AKI during the index hospitalization did not modify the association between biomarkers and kidney events. For heart failure, the adjusted HRs per doubling in concentration were 1.9 (1.4-2.5) for sTNFR1 and 1.5 (1.2-2.0) for sTNFR2. For mortality, the adjusted HRs were 3.3 (2.5-4.3) for sTNFR1 and 2.5 (2.0-3.1) for sTNFR2. The findings in ARID were qualitatively similar for the magnitude of association between biomarkers and outcomes. Conclusion Plasma sTNFR1 and sTNFR2 measured 3 months after discharge were independently associated with clinical events, regardless of AKI status during the index admission. sTNFR1 and sTNFR2 may assist with the risk stratification of patients during follow-up. Significance Statement Soluble tumor necrosis factor receptor 1 (sTNFR1) and sTNFR2 associate with kidney outcomes in patients with chronic kidney disease with and without diabetes mellitus. However, their role in the post-hospitalization stage is unknown. High sTNFR1 and sTNFR2 obtained 3 months after discharge associate with kidney events, heart failure hospitalizations, and death among patients who did and did not have acute kidney injury (AKI). Furthermore, sTNFRs provide discriminative value at the time of predicting kidney events. These findings were demonstrated in two large independent prospective cohorts. sTNFR1 and sTNFR2 may detect patients at risk of future adverse events even when patients do not meet the clinical criteria for AKI or exhibit biochemical abnormalities.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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