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Enregistrement W4365443248 · doi:10.1093/eurheartj/ehad210

Importance of cystatin C in estimating glomerular filtration rate: the PARADIGM-HF trial

2023· article· en· W4365443248 sur OpenAlexaff
Paolo Tolomeo, Jawad H. Butt, Toru Kondo, Gianluca Campo, Akshay S. Desai, Pardeep S. Jhund, Lars Køber, Martin Lefkowitz, Jean L. Rouleau, Scott D. Solomon, Karl Swedberg, Muthiah Vaduganathan, Michael R. Zile, Milton Packer, John J.V. McMurray

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesBritish Heart FoundationNovartis
Mots-clésCreatinineCystatin CRenal functionMedicineCystatinKidney diseaseUrologyInterquartile rangeInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: The 2021 Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) equation combining creatinine and cystatin C provides a better estimation of glomerular filtration rate (GFR) compared to the creatinine-only equation. METHODS AND RESULTS: CKD-EPI creatinine-cystatin C equation (creatinine-cystatin) was compared to creatinine-only (creatinine) equation in a subpopulation of Prospective comparison of ARNI with ACEI to Determine Impact on Global Mortality and morbidity in Heart Failure (PARADIGM-HF). Patients were categorized according to difference in eGFR using the two equations: Group 1 (<-10 mL/min/1.73 m2, i.e. creatinine-cystatin more than 10 mL/min lower than creatinine), Group 2 (>-10 and <10 mL/min/1.73 m2), and Group 3 (>10 mL/min/1.73 m2, i.e. creatinine-cystatin more than 10 mL/min higher than creatinine). Cystatin C and creatinine were available in 1966 patients at randomization. Median (interquartile range) eGFR difference was -0.7 (-6.4-4.8) mL/min/1.73 m2. Compared to creatinine, creatinine-cystatin led to a substantial reclassification of chronic kidney disease stages. Overall, 212 (11%) and 355 (18%) patients were reallocated to a better and worse eGFR category, respectively. Compared to patients in Group 2, those in Group 1 (lower eGFR with creatinine-cystatin) had higher mortality and those in Group 3 (higher eGFR with creatinine-cystatin) had lower mortality. Increasing difference in eGFR (due to lower eGFR with creatinine-cystatin compared to creatinine) was associated with increasing elevation of biomarkers (including N-terminal pro-B-type natriuretic peptide and troponin) and worsening Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire clinical summary score. The reason why the equations diverged with increasing severity of heart failure was that creatinine did not rise as steeply as cystatin C. CONCLUSION: The CKD-EPI creatinine-only equation may overestimate GFR in sicker patients. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov; Unique Identifier: NCT01035255.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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