The role of plasma angiotensin-converting enzyme and interleukin-6 levels on the prognosis of non-dialysis chronic kidney disease patients
Notice bibliographique
Résumé
Context: Inflammatory factors and oxidative stress were discovered to play significant roles in the progression of chronic kidney disease (CKD). There is, however, no research on the direct impact of high plasma angiotensin converting enzyme (ACE) and interleukin (IL)-6 levels on CKD prognosis, particularly in non-hemodialysis patients. Aims: To investigate the potential role of plasma ACE and IL-6 levels in CKD prognosis. Methods: A total of 75 non-dialysis CKD patients participated in this cross-sectional study. The estimated glomerular filtration rate (e-GFR) and albuminuria were used to determine the prognosis of CKD. The plasma ACE and IL-6 levels were measured using an enzyme-linked immunoassay (ELISA). Spearman's rank correlational analysis was used to examine the relationship between ACE and IL-6 plasma levels with the prognosis of CKD. Results: The result showed a statistically significant correlation between age and plasma ACE (p = 0.038, r = 0.241), serum creatinine, and urine albumin-creatinine ratio with CKD prognosis (p<0.0001). A negative significant correlation was found between the e-GFR and CKD prognosis (p<0.0001). Additionally, there were also significant correlations between plasma ACE and IL-6 with CKD prognosis (p = 0.021, r = 0.266 and p = 0.04, r = 0.238, respectively). A significant positive correlation was also found between plasma ACE and IL-6 (p = 0.024, r = 0.260). Conclusions: There was a significant correlation between plasma ACE and IL-6 levels with CKD prognosis. Further investigation revealed a statistically significant positive relationship between plasma ACE and IL-6 levels.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».