Association of serum bicarbonate with the development of kidney stones in patients with chronic kidney disease: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Epidemiological studies demonstrate an association between kidney stones and risk of chronic kidney disease (CKD) and CKD progression. Metabolic acidosis, as a consequence of CKD, results in a reduced urine pH which promotes the formation of some types of kidney stones and inhibits the formation of others. While metabolic acidosis is a risk factor for CKD progression, the association of serum bicarbonate with risk of incident kidney stones is not well understood. Methods: We used an Integrated Claims-Clinical dataset of US patients to generate a cohort of patients with non-dialysis-dependent CKD with two serum bicarbonate values of 12 to <22 mmol/L (metabolic acidosis) or 22 to <30 mmol/L (normal serum bicarbonate). Primary exposure variables were baseline serum bicarbonate and change in serum bicarbonate over time. Cox proportional hazards models evaluated time to first occurrence of kidney stones during a median 3.2-year follow-up. Results: < .0001). Both lower baseline serum bicarbonate [hazard ratio (HR) 1.047; 95% confidence interval (CI) 1.036-1.057] and decreasing serum bicarbonate over time (HR 1.034; 95% CI 1.026-1.043) were associated with increased risk of kidney stone development. Conclusions: Metabolic acidosis was associated with a higher incidence of kidney stones and shorter time to incident stone formation in patients with CKD. Future studies may investigate the role of correcting metabolic acidosis to prevent stone formation.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».