Regional Variation in Hemoglobin Distribution Among Individuals With CKD: the ISN International Network of CKD Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionDespite recognized geographic and sex-based differences in hemoglobin in the general population, these factors are typically ignored in patients with chronic kidney disease (CKD) in whom a single therapeutic range for hemoglobin is recommended. We sought to compare the distribution of hemoglobin across international nondialysis CKD populations and evaluate predictors of hemoglobin.MethodsIn this cross-sectional study, hemoglobin distribution was evaluated in each cohort overall and stratified by sex and estimated glomerular filtration rate (eGFR). Relationships between candidate predictors and hemoglobin were assessed from linear regression models in each cohort. Estimates were subsequently pooled in a random effects model.ResultsA total of 58,613 participants from 21 adult cohorts (median eGFR range of 17–49 ml/min) and 3 pediatric cohorts (median eGFR range of 26–45 ml/min) were included with broad geographic representation. Hemoglobin values varied substantially among the cohorts, overall and within eGFR categories, with particularly low mean hemoglobin observed in women from Asian and African cohorts. Across the eGFR range, women had a lower hemoglobin compared to men, even at an eGFR of 15 ml/min (mean difference 5.3 g/l, 95% confidence interval [CI] 3.7–6.9). Lower eGFR, female sex, older age, lower body mass index, and diabetic kidney disease were all independent predictors of a lower hemoglobin value; however, this only explained a minority of variance (R2 7%–44% across cohorts).ConclusionThere are substantial regional differences in hemoglobin distribution among individuals with CKD, and the majority of variance is unexplained by demographics, eGFR, or comorbidities. These findings call for a renewed interest in improving our understanding of hemoglobin determinants in specific CKD populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».