Renal Function and Body Mass Index Contribute to Serum Neurofilament Light Chain Levels in Elderly Patients With Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Objective Serum neurofilament light chain (sNfL) is increasingly used as a neuroaxonal injury biomarker in the elderly. Besides age, little is known about how other physiological factors like renal function and body mass index (BMI) alter its levels. Here, we investigated the association of estimated glomerular filtration rate (eGFR) and BMI with sNfL in a large sample of elderly patients with atrial fibrillation (AF). Methods This is a cross-sectional analysis from the Swiss-AF Cohort (NCT02105844). We measured sNfL using an ultrasensitive single-molecule array assay. We calculated eGFR using the chronic kidney disease epidemiology collaboration (CKD-EPI) creatinine (eGFR crea ) and creatinine–cystatin C (eGFR crea–cys ) formulas, and BMI from weight and height measurements. We evaluated the role of eGFR and BMI as determinants of sNfL levels using multivariable linear regression and the adjusted R 2 (R 2 adj ). Results Among 2,277 Swiss-AF participants (mean age 73.3 years), eGFR crea showed an inverse curvilinear association with sNfL after adjustment for age and cardiovascular comorbidities. BMI also showed an independent, inverse linear association with sNfL. The R 2 adj of models with age, eGFR crea , and BMI alone was 0.26, 0.35, and 0.02, respectively. A model with age and eGFR crea combined explained 45% of the sNfL variance. Sensitivity analyses (i) further adjusting for vascular brain lesions ( N = 1,402 participants with MRI) and (ii) using eGFR crea–cys yielded consistent results. Interpretation In an elderly AF cohort, both renal function and BMI were associated with sNfL, but only renal function explained a substantial proportion of the sNfL variance. This should be taken into account when using sNfL in elderly patients or patients with cardiovascular disease.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».