Faculty Opinions recommendation of Urinary EGF and MCP-1 and risk of CKD after cardiac surgery.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Assessment of risk for chronic kidney disease (CKD) after acute kidney injury (AKI) is based on a limited set of markers primarily reflecting glomerular function. We evaluated markers of cell integrity (EGF) and inflammation (monocyte chemoattractant protein-1 [MCP-1]) for predicting long-term kidney outcomes after cardiac surgery.METHODS: We measured the urinary biomarkers EGF and MCP-1 in pre- and post-operative urine samples from 865 adult patients who underwent cardiac surgery from 2007-2010 at 2 sites in Canada and the United States and assessed their associations with the composite outcome of CKD incidence or progression. We also used single-cell (Sc) RNAseq of biopsies from patients with AKI to perform a transcriptomic analysis of programs that are coregulated with the genes encoding the 2 biomarkers.RESULTS: Over a median (IQR) follow-up of 5.8 (4.2-7.1) years, 266 (30.8%) patients developed the composite CKD outcome. Post-operatively, higher levels of urinary EGF were protective and higher levels of MCP-1 were associated with the composite CKD outcome (adjusted HR 0.83, 95% CI 0.73-0.95 and 1.10, 95% CI 1.00-1.21, respectively). Intrarenal scRNAseq transcriptomes in patients with AKI-defined cell populations revealed concordant changes in EGF and MCP-1 levels and identified underlying molecular processes associated with loss of EGF expression and gain of CCL2 (encoding MCP-1) expression.CONCLUSION: Urinary EGF and MCP-1 were each independently associated with CKD incidence or progression after cardiac surgery. These markers may serve as noninvasive indicators of tubular damage, supported by tissue transcriptomes and provide opportunity for novel interventions in cardiac surgery.TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT00774137FUNDING. NIH (R01HL085757 to CRP) funded the TRIBE-AKI Consortium. PMID: 33974569
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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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,428 | 0,273 |
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 ».