Relationship between Metabolic Acidosis and Chronic Kidney Disease Progression across Racial and Ethnic Groups: An Observational, Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Metabolic acidosis is associated with chronic kidney disease (CKD) progression and mortality, but the association of race/ethnicity with incident metabolic acidosis and/or its adverse outcomes in patients with CKD is unknown. METHODS: We used deidentified medical records data (2007-2019) to generate a cohort of 136,067 patients with nondialysis-dependent CKD stages 3-5 and ≥2 years' postindex data or death within 2 years. We grouped participants into those with and without metabolic acidosis (serum bicarbonate 12 to <22 mEq/L vs. 22 to <30 mEq/L) as Asian, Black, Hispanic, non-Hispanic White individuals, or unknown. Cox proportional hazards models examined factors associated with (1) incident metabolic acidosis; and (2) time to the composite outcome of death, dialysis, transplant, or ≥40% decline from baseline eGFR (DD40) within each race/ethnic group. RESULTS: Metabolic acidosis incidence was higher for Asian, Black, and Hispanic versus non-Hispanic White individuals (p values for adjusted hazard ratios [HR] all <0.001), but this higher hazard was mitigated in all groups with increasing community education. During the median follow-up of 4.2 years, 47,032 of 136,607 (34.6%) experienced a DD40 event. There was an independent association of metabolic acidosis with DD40 within each race/ethnic group. Adjusted HRs (95% confidence interval) for DD40 were 1.806 (1.312, 2.486), 1.420 (1.313, 1.536), 1.409 (1.211, 1.641), and 1.561 (1.498, 1.626) in Asian, Black, Hispanic, and non-Hispanic White groups, respectively (all p < 0.0001), for metabolic acidosis versus normal serum bicarbonate. DISCUSSION/CONCLUSION: The higher incidence of metabolic acidosis observed in Asian, Black, and Hispanic individuals was mitigated by residing in higher education zip codes. Once established, metabolic acidosis was independently associated with DD40 in patients with CKD in all racial/ethnic groups examined.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».