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Enregistrement W4229031583 · doi:10.1093/ndt/gfac066.097

MO195: Kidney Function and the Risk of Heart Failure Among Older Adults: A Prospective Population-Based Cohort Study

2022· article· en· W4229031583 sur OpenAlexaff
Antonios Douros, Alice Schneider, Natalie Ebert, Dörte Huscher, Martin K. Kuhlmann, Peter Martus, Nina Mielke, Markus van der Giet, Volker Wenning, Elke Schäeffner

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal functionProspective cohort studyBody mass indexPopulationCohort studyKidney diseaseCohortProportional hazards modelAnthropometryInternal medicineIntensive care medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND AND AIMS Decreased kidney function is an established risk factor of cardiovascular morbidity including heart failure (HF) as well as cardiovascular and all-cause mortality among adults. However, the role of decreased kidney function with regard to these outcomes among old and very old adults remains poorly understood. This is an important knowledge gap given the common decline of kidney function in advanced age, which can affect both healthy individuals and patients with significant morbidity. To this end, we conducted a population-based study to assess whether decreased kidney function is associated with an increased risk of HF, cardiovascular and all-cause mortality in a prospective cohort of community-dwelling older adults. METHOD We included participants of the Berlin Initiative Study (BIS), age ≥70 years, with estimated glomerular filtration rate (eGFRBIS2) at baseline (between 2009 and 2011) and information on prior diagnosis of HF. Participants were followed from baseline until the occurrence of one of the study outcomes (see below) or December 2020, the latest date of data availability. Potential confounders included demographic characteristics, anthropometrics (body mass index), lifestyle factors (alcohol consumption, smoking, physical exercise), proxies of socioeconomic status (education, income), medications (major classes of antihypertensive drugs, oral anticoagulants, antiplatelet agents), and comorbidities measured at baseline using face-to-face interviews and administrative healthcare data. The three study outcomes were hospitalization for HF (HHF), cardiovascular death and all-cause mortality. HHF was defined based on inpatient diagnostic codes, and the mortality outcomes were defined based on a combination of administrative healthcare data, death certificates and hospital discharge notes. Cox proportional hazards models estimated hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CIs) of the three outcomes associated with decreased kidney function (eGFRBIS2 < 60 mL/min/1.73 m2) compared with retained kidney function (eGFRBIS2 ≥ 60 mL/min/1.73 m2). Analyses were repeated among BIS participants with prior HF. RESULTS Our study cohort included 1466 HF free older adults (mean age 79 years; 55% female). Compared with retained kidney function, decreased kidney function was associated with increased risks of HHF (crude incidence rates per 100/year: 2.7 versus 1.1; adjusted HR, 1.48; 95% CI, 1.06–2.07), cardiovascular death (crude incidence rates per 100/year: 2.7 versus 0.9; adjusted HR, 1.49; 95% CI, 1.06–2.09), and all-cause mortality (crude incidence rates per 100/year: 6.3 versus 2.8; adjusted HR, 1.27; 95% CI, 1.03–1.57). Kaplan-Meier curves for the three study outcomes are shown in Figure 1. Among the 590 older adults with prior HF (mean age 83 years; 54% female), the effect estimates were similar albeit less precise (HHF: HR, 1.32; 95% CI, 0.88–1.98/cardiovascular death: HR, 1.67; 95% CI, 1.06–2.63/all-cause mortality: HR, 1.22; 95% CI, 0.91–1.63). CONCLUSION Our population-based study showed that decreased kidney function is associated with increased risks of cardiovascular morbidity and cardiovascular and all-cause mortality among older adults, corroborating findings in younger populations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,211 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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