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Enregistrement W4391303288 · doi:10.7326/m23-1138

Association of Low Glomerular Filtration Rate With Adverse Outcomes at Older Age in a Large Population With Routinely Measured Cystatin C

2024· article· en· W4391303288 sur OpenAlexfundno aff
Edouard L. Fu, Juan Jesús Carrero, Yingying Sang, Marie Evans, Junichi Ishigami, Lesley A. Inker, Morgan E. Grams, Andrew S. Levey, Josef Coresh, Shoshana H. Ballew

Notice bibliographique

RevueAnnals of Internal Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteVetenskapsrådetNierstichtingNYU Grossman School of MedicineLeids Universitair Medisch CentrumUniversiteit LeidenJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthTufts Medical CenterNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekYork UniversityKarolinska InstitutetNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesJohns Hopkins UniversityHjärt-LungfondenBrigham and Women's Hospital
Mots-clésMedicineRenal functionCystatin CKidney diseaseCreatinineInternal medicineAdverse effectPopulationUrologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: ), which may be less accurate in older adults. OBJECTIVE: ) and 8 outcomes. DESIGN: Population-based cohort study. SETTING: Stockholm, Sweden, 2010 to 2019. PARTICIPANTS: 82 154 participants aged 65 years or older with outpatient creatinine and cystatin C testing. MEASUREMENTS: Hazard ratios for all-cause mortality, cardiovascular mortality, and kidney failure with replacement therapy (KFRT); incidence rate ratios for recurrent hospitalizations, infection, myocardial infarction or stroke, heart failure, and acute kidney injury. RESULTS: , and for KFRT they were 2.6 (CI, 1.2 to 5.8) and 1.4 (CI, 0.7 to 2.8), respectively. Similar findings were observed in subgroups, including those with a urinary albumin-creatinine ratio below 30 mg/g. LIMITATION: No GFR measurements. CONCLUSION: was more strongly associated with adverse outcomes and the associations were more uniform. PRIMARY FUNDING SOURCE: Swedish Research Council, National Institutes of Health, and Dutch Kidney Foundation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations36
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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