Loss of Glomerular Permselectivity in Type 2 Diabetes Associates With Progression to Kidney Failure
Notice bibliographique
Résumé
We examined whether defects in glomerular size selectivity in type 2 diabetes are associated with progressive kidney disease. Glomerular filtration rate (GFR) and fractional clearances of dextrans of graded sizes were measured in 185 American Indians. The permselectivity model that best fit the dextran sieving data represented the glomerular capillary as being perforated by small restrictive pores and a parallel population of larger nonrestrictive pores characterized by ω0, the fraction of total filtrate volume passing through this shunt. The hazard ratio (HR) for kidney failure was expressed per 1-SD increase of ω0 by Cox regression after adjusting for age, sex, mean arterial pressure, HbA1c, GFR, and the urine albumin-to-creatinine ratio (ACR). Baseline mean ± SD age was 43 ± 10 years, HbA1c 8.9 ± 2.5%, GFR 147 ± 46 mL/min, and median (interquartile range) ACR 41 (11-230) mg/g. During a median follow-up of 17.7 years, 67 participants developed kidney failure. After adjustment, each 1-SD increment in ω0 was associated with a higher risk of kidney failure (HR 1.55 [95% CI 1.17, 2.05]). Enhanced transglomerular passage of test macromolecules was associated with progression to kidney failure, independent of albuminuria and GFR, suggesting that mechanisms associated with impaired glomerular permselectivity are important determinants of progressive kidney disease.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».