MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4317488760 · doi:10.2337/db22-0696

Association Between Obesity and Chronic Kidney Disease: Multivariable Mendelian Randomization Analysis and Observational Data From a Bariatric Surgery Cohort

2023· article· en· W4317488760 sur OpenAlexafffund
Anthony Nguyen, Rana Khafagy, Yiding Gao, Ameena Meerasa, Delnaz Roshandel, Mehran Anvari, Boxi Lin, David Z.I. Cherney, Michael E. Farkouh, Baiju R. Shah, Andrew D. Paterson, Satya Dash

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph's HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreSt. Joseph’s Healthcare HamiltonHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesInstitut canadien d'information sur la santéInvention for InnovationUniversity of TorontoOntario Ministry of Health and Long-Term CareDiabetes CanadaBanting and Best Diabetes Centre, University of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineMendelian randomizationInternal medicineHazard ratioKidney diseaseType 2 diabetesRenal functionOdds ratioObesityDiabetes mellitusEndocrinologyMicroalbuminuriaGastroenterologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is postulated to independently increase chronic kidney disease (CKD), even after adjusting for type 2 diabetes (T2D) and hypertension. Dysglycemia below T2D thresholds, frequently seen with obesity, also increases CKD risk. Whether obesity increases CKD independent of dysglycemia and hypertension is unknown and likely influences the optimal weight loss (WL) needed to reduce CKD. T2D remission rates plateau with 20-25% WL after bariatric surgery (BS), but further WL increases normoglycemia and normotension. We undertook bidirectional inverse variance weighted Mendelian randomization (IVWMR) to investigate potential independent causal associations between increased BMI and estimated glomerular filtration rate (eGFR) in CKD (CKDeGFR) (<60 mL/min/1.73 m2) and microalbuminuria (MA). In 5,337 BS patients, we assessed whether WL influences >50% decline in eGFR (primary outcome) or CKD hospitalization (secondary outcome), using <20% WL as a comparator. IVWMR results suggest that increased BMI increases CKDeGFR (b = 0.13, P = 1.64 × 10-4; odds ratio [OR] 1.14 [95% CI 1.07, 1.23]) and MA (b = 0.25; P = 2.14 × 10-4; OR 1.29 [1.13, 1.48]). After adjusting for hypertension and fasting glucose, increased BMI did not significantly increase CKDeGFR (b = -0.02; P = 0.72; OR 0.98 [0.87, 1.1]) or MA (b = 0.19; P = 0.08; OR 1.21 [0.98, 1.51]). Post-BS WL significantly reduced the primary outcome with 30 to <40% WL (hazard ratio [HR] 0.53 [95% CI 0.32, 0.87]) but not 20 to <30% WL (HR 0.72 [0.44, 1.2]) and ≥40% WL (HR 0.73 [0.41, 1.30]). For CKD hospitalization, progressive reduction was seen with increased WL, which was significant for 30 to <40% WL (HR 0.37 [0.17, 0.82]) and ≥40% WL (HR 0.24 [0.07, 0.89]) but not 20 to <30% WL (HR 0.60 [0.29, 1.23]). The data suggest that obesity is likely not an independent cause of CKD. WL thresholds previously associated with normotension and normoglycemia, likely causal mediators, may reduce CKD after BS.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiabetesMême sujetGenetic Associations and EpidemiologyTravaux en français237 207