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Enregistrement W4281652029 · doi:10.2337/db22-391-p

391-P: Normalizing Glomerular Filtration Rate (GFR) Using Extracellular Volume (ECV) Instead of Body Surface Area (BSA) : Results from an Analysis of the Preventing Early Renal Loss (PERL) Trial

2022· article· en· W4281652029 sur OpenAlexaboutno aff
LEIF ERIK LOVBLOM, SEBASTIEN O. LANCTOT, David M. Maahs, Petter Bjornstad, Michael Mauer, LUIZA CARAMORI, SYLVIA ROSAS, Peter Rossing, KATHERINE R. TUTTLE, Rodica Pop‐Busui, Sarit Polsky, Amy B. Karger, Andrzej T. Gałecki, BRUCE A. PERKINS, DAVID CHERNEY

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenal functionMedicineUrologyBody surface areaInternal medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Standardization of GFR by BSA can underestimate kidney function in overweight individuals. Standardization of GFR by ECV, rather than BSA, may be a way to avoid measurement bias. Our aim was to compare the distribution and agreement of GFR measures in people with type 1 diabetes at risk of kidney disease, and to determine associations with clinical hemodynamic measures. In this exploratory analysis of the PERL clinical trial of allopurinol, the distribution and agreement of 4 measurements for GFR were compared in 542 participants with eligible data. GFR was measured using gold-standard iohexol plasma clearance procedures, and ECV was calculated using the Jødal-Bröchner-Mortensen method, which estimates ECV using results from clearance studies. GFR was standardized using ECV corrected for 14 L of fluid volume rather than 1.73 m2 of BSA. Agreement between measurements was assessed by Bland-Altman and Spearman correlation analyses. The trial primary outcome was re-analyzed using ECV-adjusted GFR. Mean age and BMI were 51±years and 29.5±6.0 kg/m2. The distribution of normalized GFR measures overlapped and agreement was strong; GFR/ECV overestimated GFR/BSA by 2.9 numerical units (mean 70.5 ml/min/14 L vs. 67.6 ml/min/1.73 m2) . Heart rate was associated with unstandardized GFR (r=-0.10, p=0.023) . Associations between diastolic blood pressure and all measures of GFR were observed (r ranged from 0.17-0.18; p-values<0.001) . Use of GFR/ECV did not change the main trial results. These data show that ECV calculation and GFR standardization by ECV are feasible, providing similar measure of GFR as compared to BSA adjustments, although PERL trial outcomes were not affected by the method used to normalize GFR. Future studies are needed to determine if ECV can be used as an outcome measure for renal interventions, including those that are affected by natriuresis and measures of circulating volume. Disclosure L.Lovblom: None. R.Pop-busui: Advisory Panel; Averitas Pharma, Inc., Boehringer Ingelheim International GmbH, Nevro Corp., Novo Nordisk, Reata Pharmaceuticals, Inc., Regenacy Pharmaceuticals, Inc. S.Polsky: Advisory Panel; Medtronic, Other Relationship; diaTribe, Research Support; Dexcom, Inc., Eli Lilly and Company, Leona M. and Harry B. Helmsley Charitable Trust, Medtronic, National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases, Sanofi-Aventis U.S. A.B.Karger: Consultant; Roche Diagnostics, Research Support; Kyowa Kirin Co., Ltd., Siemens. A.Galecki: None. B.A.Perkins: Advisory Panel; Abbott Diabetes, Insulet Corporation, Sanofi, Board Member; Novo Nordisk, Other Relationship; Abbott Diabetes, Insulet Corporation, Medtronic, Novo Nordisk, Research Support; BMO Bank of Montreal, Novo Nordisk. D.Cherney: Other Relationship; AbbVie Inc., AstraZeneca, Bayer AG, Boehringer Ingelheim International GmbH, Janssen Research & Development, LLC, Lilly, Maze, BMS, CSL-Behring, Merck, Otsuka, Novartis and Novo-Nordisk , Mitsubishi Tanabe Pharma Corporation, Sanofi, Research Support; Boehringer Ingelheim-Lilly, Merck, Janssen, Sanofi, AstraZeneca and Novo-Nordisk. S.O.Lanctot: Employee; Medtronic. D.M.Maahs: Advisory Panel; Abbott Diabetes, Eli Lilly and Company, Medtronic, Novo Nordisk, Sanofi, Consultant; Aditx Therapeutics, Inc., Biospex. P.Bjornstad: Advisory Panel; AstraZeneca, Bayer AG, Boehringer Ingelheim International GmbH, Horizon Therapeutics plc, LG Chem, Lilly, Novo Nordisk, Consultant; AstraZeneca, Bristol-Myers Squibb Company. M.Mauer: None. L.Caramori: Advisory Panel; Bayer AG, Consultant; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Novo Nordisk, Research Support; Bayer AG, Novartis AG. S.Rosas: Advisory Panel; AstraZeneca, Teladoc Health, Other Relationship; Bayer AG, Research Support; AstraZeneca, Bayer AG. P.Rossing: Consultant; Astellas Pharma Inc., AstraZeneca, Bayer AG, Gilead Sciences, Inc., Merck Sharp & Dohme Corp., Novo Nordisk A/S, Sanofi, Speaker's Bureau; Eli Lilly and Company. K.R.Tuttle: Advisory Panel; Boehringer Ingelheim International GmbH, Gilead Sciences, Inc., Consultant; AstraZeneca, Eli Lilly and Company, Research Support; Bayer AG, Goldfinch Bio, Inc., Novo Nordisk, Travere. Funding Funded by the National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases and others; PERL ClinicalTrials.gov number, NCT02017171

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations0
Publié2022
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