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Enregistrement W4380264534 · doi:10.34067/kid.0000000000000183

Associations of Biomarkers of Kidney Tubule Health, Injury, and Inflammation with Left Ventricular Hypertrophy in Children with CKD

2023· article· en· W4380264534 sur OpenAlexaboutno aff
Kuan Jiang, Jason H. Greenberg, Alison G. Abraham, Yunwen Xu, Jeffrey R. Schelling, Harold I. Feldman, Sarah J. Schrauben, Sushrut S. Waikar, Michael G. Shlipak, Nicholas Wettersten, Steven G. Coca, Ramachandran S. Vasan, Orlando M. Gutiérrez, Joachim H. Ix, Bradley A. Warady, Paul L. Kimmel, Joseph V. Bonventre, Chirag R. Parikh, Mark Mitsnefes, Michelle Denburg, Susan L. Furth

Notice bibliographique

RevueKidney360 · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineLeft ventricular hypertrophyInternal medicineKidney diseaseSuPARBiomarkerBody mass indexEndocrinologyGastroenterologyCardiologyPlasminogen activatorBlood pressureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key Points Higher plasma and urine kidney injury molecule-1, urine monocyte chemoattractant protein-1, and lower urine alpha-1-microglobulin were associated with left ventricular hypertrophy, even after adjustment for confounders. Biomarkers of tubular injury, dysfunction, and inflammation may indicate the severity of kidney pathology and are associated with left ventricular hypertrophy. Background Left ventricular hypertrophy (LVH) is common in children with CKD and is associated with an increased risk of cardiovascular disease and mortality. We have shown that several plasma and urine biomarkers are associated with increased risk of CKD progression. As CKD is associated with LVH, we sought to investigate the association between the biomarkers and LVH. Methods In the CKD in Children Cohort Study, children aged 6 months to 16 years with an eGFR of 30–90 ml/min per 1.73 m 2 were enrolled at 54 centers in the United States and Canada. We measured plasma biomarkers kidney injury molecule-1 (KIM-1), tumor necrosis factor receptor-1, tumor necrosis factor receptor-2, soluble urokinase-type plasminogen activator receptor and urine KIM-1, monocyte chemoattractant protein-1 (MCP-1), YKL-40, alpha-1-microglobulin (alpha-1m), and epidermal growth factor in stored plasma and urine collected 5 months after enrollment. Echocardiograms were performed 1 year after enrollment. We assessed the cross-sectional association between the log 2 biomarker levels and LVH (left ventricular mass index greater than or equal to the 95th percentile) using a Poisson regression model, adjusted for age, sex, race, body mass index, hypertension, glomerular diagnosis, urine protein-to-creatinine ratio, and eGFR at study entry. Results Among the 504 children, LVH prevalence was 12% ( n =59) 1 year after enrollment. In a multivariable-adjusted model, higher plasma and urine KIM-1 and urine MCP-1 concentrations were associated with a higher prevalence of LVH (plasma KIM-1 prevalence ratio [PR] per log 2 : 1.27, 95% confidence interval [CI], 1.02 to 1.58; urine KIM-1 PR: 1.21, 95% CI, 1.11 to 1.48; and urine MCP-1 PR: 1.18, 95% CI, 1.04 to 1.34). After multivariable adjustment for covariates, lower urine alpha-1m was also associated with a higher prevalence of LVH (PR: 0.90, 95% CI, 0.82 to 0.99). Conclusions Higher plasma and urine KIM-1, urine MCP-1, and lower urine alpha-1m were each associated with LVH prevalence in children with CKD. These biomarkers may better inform risk and help elucidate the pathophysiology of LVH in pediatric CKD.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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