Implications of the 2021 CKD-EPI cystatin C/creatinine eGFR equation for eligibility for therapy in HFrEF: insights from PARADIGM-HF
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Estimated glomerular filtration rate (eGFR) is a key determinant of eligibility for many life-saving therapies in HFrEF. Recently, the Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) provided new equations based on creatinine (CKD-EPIcr), cystatin C (CKD-EPIcys) or both (CKD-EPIcyscr) that do not include race. These new equations may reclassify individuals, irrespective of race, from one eGFR category to another, with implications for eligibility for HFrEF treatments. Purpose To assess the difference between eGFR estimation using the 2021 CKD-EPIcyscr equation and the 2009 CKD-EPIcr and Modification of Diet in Renal Disease Study (MDRD)-4 equations which are still standard in many European laboratories. Methods We included patients from PARADIGM-HF with cystatin C and creatinine values available at the time of randomization. For each patient, baseline eGFRs were calculated using the 3 equations described. Our focus was on patients with chronic kidney disease (CKD) stages III–V. Results Overall, 1910 patients were eligible. Mean age was 67.3 (10.1) year and 385 (18.7%) were female. Using 2009 CKD-EPIcr, 779 patients were in CKD stages 3–5, of which 233 (30%) were reclassified to a better CKD stage (higher eGFR) with the 2021 CKD-EPIcyscr equation (Table 1). Similar reclassification was seen when comparing MDRD-4 with the 2021 CKD-EPIcyscr equation: 277 (33%) of 831 patients in CKD stages 3–5 were reclassified to a better CKD stage (Figure 1). Conclusions The 2021 CKD-EPIcyscr equation favourably reclassified CKD stage in a large percentage of patients with HFrEF and a low eGFR, potentially increasing the proportion of these patients considered eligible for guideline-recommended therapies. Funding Acknowledgement Type of funding sources: None.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».