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Enregistrement W4318679019 · doi:10.1016/j.ekir.2023.01.029

Increasing Serum Bicarbonate is Associated With Reduced Risk of Adverse Kidney Outcomes in Patients with CKD and Metabolic Acidosis

2023· article· en· W4318679019 sur OpenAlexaff
Navdeep Tangri, Thomas W. Ferguson, Nancy L. Reaven, Julie Lai, Susan E. Funk, Vandana Mathur

Notice bibliographique

RevueKidney International Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal function and acid-base balance
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSeven Oaks General Hospital
Organismes subventionnairesNetherlands Leprosy ReliefFondation Sanofi Espoir
Mots-clésMedicineKidney diseaseInternal medicineRenal functionDialysisMetabolic acidosisBicarbonateHazard ratioProportional hazards modelConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Low serum bicarbonate at a single point in time is associated with accelerated kidney decline in patients with chronic kidney disease (CKD). We modeled how changes in serum bicarbonate over time affect incidence of adverse kidney outcomes. Methods: We analyzed data from Optum's deidentified Integrated Claims-Clinical data set of US patients (2007-2019) with ≥1 year of prior medical record data, CKD stages G3 to G5, and metabolic acidosis (i.e., index serum bicarbonate 12 to <22 mmol/l). The primary predictor of interest was the change in serum bicarbonate, evaluated at each postindex outpatient serum bicarbonate test as a time-dependent continuous variable. The primary outcome was a composite of either a ≥40% decline in estimated glomerular filtration rate (eGFR) from index or evidence of dialysis or transplantation, evaluated using Cox proportional hazards models. Results: < 0.001]). Conclusion: In a real-world population of US patients with CKD and metabolic acidosis, a within-patient increase in serum bicarbonate over time independent of changes in eGFR, was associated with a lower risk of CKD progression.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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