Cystatin C as Predictor of Long-Term Mortality in Elderly: a Systematic Review and Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prediction of mortality in growing aged population will offer several benefits for health sector. Cystatin C, which has long been known as biomarker to more accurately evaluate glomerular filtration rate in elderly, has also been shown to predict mortality from several studies. Studies regarding its predictive ability were vastly varied, and there has not been systematic review to examine its ability in predicting long-term mortality in elderly population. This study aimed to evaluate cystatin C performance as predictor for all-cause and cardiovascular mortality among elderly population. A systematic review of prospective cohort studies was performed. Literature searching was done in major databases such as PubMed, Cochrane, Scopus, EBSCOhost, and ProQuest. Manual searching was also performed. Inclusion criteria were studies involving elderly age 65 or older, cystatin C serum levels available, all-cause mortality as outcome, and 5-year minimum of follow-up. Study selection was performed according to PRISMA algorithm. Newcastle–Ottawa scale for cohort study was used to assess primary studies’ quality and risk of bias. Study results were presented in descriptive tables and forest plot. Initial searching revealed 609 hits with 12 studies eligible for the review: five studies evaluated all-cause mortality, three studies evaluated cardiovascular mortality, and four studies evaluated both. Meta-analysis showed that high cystatin C levels are increasing risk of long-term all-cause mortality [( HR : 1.74 (95% CI : 1.48–2.04); p < 0.0001)] and cardiovascular mortality [ HR : 2.01 (95% CI : 1.63–2.47); p < 0.0001)]. The prognostic ability of cystatin C was considerably moderate [ AUC 0.70 (95% CI : 0.68–0.72); p = 0.02]. Cystatin C was able to predict long-term mortality in elderly population.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,030 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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.
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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 découle