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Enregistrement W4396872224 · doi:10.1159/000538878

The Role of Angiopoietins in Cardiovascular Outcomes of Kidney Transplant Recipients: An Ancillary Study from the FAVORIT

2024· article· en· W4396872224 sur OpenAlexaff
Natalie Gendy, Liam Brown, Mary Kate Staunton, Kanika Garg, Nora H. Hernandez Garcilazo, Long Qian, Yu Yamamoto, Ugochukwu Ugwuowo, Wassim Obeid, Lama Al‐Qusairi, Andrew G. Bostom, Sherry G. Mansour

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Nephrology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMedicineKidney transplantIntensive care medicineKidney transplantationKidneyKidney diseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Kidney transplant recipients (KTRs) have increased risk of cardiovascular disease (CVD) mortality. We investigated vascular biomarkers, angiopoietin-1, and angiopoietin-2 (angpt-1, -2), in CVD development in KTRs. METHODS: This ancillary study from the FAVORIT evaluates the associations of baseline plasma angpt-1, -2 levels in CVD development (primary outcome) and graft failure (GF) and death (secondary outcomes) in 2000 deceased donor KTRs. We used Cox regression to analyze the association of biomarker quartiles with outcomes. We adjusted for demographic; CVD- and transplant-related variables; medications; urine albumin-to-creatinine ratio; and randomization status. We calculated areas under the curves (AUCs) to predict CVD or death, and GF or death by incorporating biomarkers alongside clinical variables. RESULTS: Participants' median age was 52 IQR [45, 59] years: with 37% women and 73% identifying as white. Median time from transplantation was 3.99 IQR [1.58, 7.93] years and to CVD development was 2.54 IQR [1.11-3.80] years. Quartiles of angpt-1 were not associated with outcomes. Whereas higher levels of angpt-2 (quartile 4) were associated with about 2 times the risk of CVD, GF, and death (aHR 1.85 [1.25-2.73], p < 0.01; 2.24 [1.36-3.70)], p < 0.01; 2.30 [1.48-3.58], p < 0.01, respectively) as compared to quartile 1. Adding angiopoietins to preexisting clinical variables improved prediction of CVD or death (AUC improved from 0.70 to 0.72, p = 0.005) and GF or death (AUC improved from 0.68 to 0.70, p = 0.005). Angpt-2 may partially explain the increased risk of future CVD in KTRs. Further research is needed to assess the utility of using angiopoietins in the clinical care of KTRs. CONCLUSION: Angpt-2 may be a useful prognostic tool for future CVD in KTRs. Combining angiopoietins with clinical markers may tailor follow-up to mitigate CVD risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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