Kidney dysfunction: prevalence and associated risk factors in a community-based study from the North West Province of South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Chronic kidney disease (CKD) is in the top 10 leading causes of mortality globally. In South Africa where non-communicable diseases are the main cause of mortality the true prevalence of CKD is unknown, and its associated risk factors remain understudied in the general population. In this study we investigate the prevalence and identify the main risk factors involved in kidney dysfunction that will be helpful in guiding health care professionals in the planning of intervention studies. Methods This cross-sectional study included 1999 participants older than 30 years. Kidney dysfunction was defined as (i) estimated glomerular filtration rate (eGFR) < 90 ml/min/1.73m 2 , or (ii) urine albuminuria-to-creatinine ration (uACR) ≥ 3.0 mg/mmol, or a combination (i and ii). The risk factors included are age, sex, locality, body mass index (BMI), blood pressure (BP), Lipids, hemoglobin A1c (HbA1C), C-reactive protein (CRP), gamma-glutamyl transferase (GGT), tobacco use and human immunodeficiency virus (HIV). Results The mean age of all participants was 48.0 (42.0;56.0) years, and 656/1999 (33%) had kidney dysfunction. Those with kidney dysfunction were older, majority women, had higher measures of adiposity, systolic, diastolic, and mean arterial BP, higher lipids as well as higher CRP (all p ≤ 0.024). In multiple regression analyses, eGFR was associated with systolic BP (β = 0.11) and HIV (β=-0.09), while albuminuria was associated with elevated CRP (β = 0.12) and HIV infection (β = 0.11) (all p < 0.026). In both groups (individuals with and without kidney dysfunction) eGFR associated with age (β=-0.29, β=-0.49, respectively), male sex (β = 0.35, β0.28, respectively), body mass index (BMI) (β=-0.12, β=-0.09, respectively), low density lipoprotein cholesterol/ high density lipoprotein cholesterol ratio (β=-0.17, β=-0.09, respectively) and CRP (β = 0.10, β = 0.09, respectively) (all p < 0.005); while uACR associated with female sex (β = 0.10, β=-0.14, respectively), urban locality (β=-0.11, β=-0.08, respectively), BMI (β=-0.11, β-0.11, respectively), and systolic BP (β = 0.27, β = 0.14) (all p < 0.017). Conclusions In this relatively young population kidney dysfunction prevalence is high. When compared to individuals without kidney dysfunction intervention strategies should be focussed on controlling blood pressure, inflammation, and HIV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».