Estimated glomerular filtration rate from the renal hypothermia trial: clinical implications
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess if estimated glomerular filtration rate (eGFR) can replace measured GFR (mGFR) in partial nephrectomy (PN) trials, using data from a randomised clinical trial. Patients and methods We conducted a post hoc analysis of the renal hypothermia trial. Patients underwent mGFR with diethylenetriaminepentaacetic acid (DTPA) plasma clearance preoperatively and 1 year after PN. The eGFR was calculated using the 2009 Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD‐EPI) creatinine equations incorporating age and sex, with and without race: 2009 eGFRcr(ASR) and 2009 eGFRcr(AS), and the 2021 equation that only incorporates age and sex: 2021 eGFRcr(AS). Performance was evaluated by determining the median bias, precision (interquartile range [IQR] of median bias), and accuracy (percentage of eGFR within 30% of mGFR). Results Overall, 183 patients were included. Pre‐ and postoperative median bias and precision were similar between the 2009 eGFRcr(ASR) (−0.2 mL/min/1.73 m 2 , 95% confidence interval [CI] −2.2 to 1.7, IQR 18.8; and −2.9, 95% CI −5.1 to −1.5, IQR 15, respectively) and 2009 eGFRcr(AS) (−0.3 mL/min/1.73 m 2 , 95% CI −2.4 to 1.5, IQR 18.8; and −3.0, 95% CI −5.7 to −1.7, IQR 15.0, respectively). Bias and precision were worse for the 2021 eGFRcr(AS) (−8.8 mL/min/1.73 m 2 , 95% CI −10.9 to −6.3, IQR 24.7; and −12.0, 95% CI −15.8 to −8.9, IQR 23.5, respectively). Similarly, pre‐ and postoperative accuracy was >90% for the 2009 eGFRcr(ASR) and 2009 eGFRcr(AS) equations . Accuracy was 78.6% preoperatively and 66.5% postoperatively for 2021 eGFRcr(AS). Conclusion The 2009 eGFRcr(AS) can accurately estimate GFR in PN trials and could be used instead of mGFR to reduce cost and patient burden.
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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 | 0,029 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».