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Enregistrement W4386134010 · doi:10.1101/2023.08.23.23294447

Prognostic Utility of Total Kidney Volume for Chronic Kidney Disease Risk Prediction: An Observational and Mendelian Randomization Study

2023· preprint· en· W4386134010 sur OpenAlexaff
Jianhan Wu, Yifan Wang, Caitlyn Vlasschaert, Ricky Lali, James Feiner, Pukhraj S. Gaheer, Serena Yang, Nicolas Perrot, Michael Chong, Matthew B. Lanktree, Guillaume Paré

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonQueen's UniversityMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal functionKidney diseaseInternal medicineMendelian randomizationObservational studyConfoundingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Importance Low total kidney volume (TKV) is a risk factor for chronic kidney disease (CKD). However, evaluations of causal inference and prognostic utility beyond traditional biomarkers are lacking. Objective To investigate the observational and Mendelian randomization (MR) association of TKV with kidney and cardiovascular traits and assess improvement in CKD risk prediction when TKV is added to estimated glomerular filtration rate (eGFR) and urine albumin creatinine ratio (uACR). Design Case-control study based on UK Biobank and two-sample MR analysis. Setting 22 assessment centers, United Kingdom. Participants Individuals of European ancestry with kidney volume assessment derived from magnetic resonance imaging. Exclusion criteria include records of kidney transplantation, excision, congenital malformation, and cystic kidney disease. Exposures TKV, height adjusted (htTKV), and body surface area adjusted TKV (BSA-TKV). Main Outcomes Observational and bidirectional MR association estimates of TKV with CKD risk. Incident CKD stage G3 or worse prediction performance using likelihood ratio, C-statistic, calibration, and category-free net absolute reclassification index (NARI). Results Observational analysis included 34,595 individuals [median (IQR) age 64 (12) years, 17,835 (51.6%) females]. Adjusted for confounders and risk factors including eGFR and uACR, a 10 mL decrease in TKV was associated with 7% increase in the risk of incident CKD stage G3 or worse (HR 1.07, 95% CI 1.04 to 1.10, P < 0.001). Addition of prognostically significant BSA-TKV thresholds of 119 and 145 mL/m 2 led to the greatest improvement in prediction performance beyond eGFR and uACR across likelihood ratio, discrimination (C-statistic 0.87, 95% CI 0.85 to 0.89, P = 0.017), calibration, and reclassification (NARI 228 per 1,000, P < 0.001). In MR, a 10 mL decrease in genetically predicted TKV was associated with 10% increase in CKD risk (OR 1.10, 95% CI 1.05 to 1.15, P < 0.001). Reciprocally, an increased risk of genetically predicted CKD by 2-fold was associated with an 8.75 mL reduction in TKV (95% CI -10.8 to -6.66, P < 0.001). There were no significant observational or MR associations of TKV with cardiovascular complications. Conclusions A bidirectional relationship exists between TKV and CKD. Addition of TKV thresholds to eGFR and uACR can improve CKD risk stratification.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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