Metabolites Associated With Uremic Symptoms in Hemodialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: The specific substances causing uremic symptoms are unknown. We used untargeted metabolomics to identify metabolite markers associated with uremic symptoms in hemodialysis patients. Methods: We profiled 29,591 plasma metabolites (Broad Institute) in 517 Longitudinal US/Canada Incident Dialysis (LUCID) study participants at baseline (discovery) and subset at year 1 (validation). We concurrently assessed uremic symptoms (KDQOL-36; fatigue, pruritus, anorexia, nausea/vomiting, daytime sleepiness, difficulty concentrating, and pain) and investigated demographic- and clinical covariate-adjusted associations using: a) metabolite-wise linear models with empirical Bayesian inference, accounting for multiple testing; b) LASSO; c) random forest (RF) models. We defined robust symptom-metabolite associations if significant in linear models and at least medium importance in both LASSO and RF models. Results: The mean age was 61 years, 80% were male, and mean duration from dialysis initiation was 62 days. We identified several metabolites robustly associated with uremic symptoms; 3 metabolites associated with anorexia, 8 with pruritus, and 1 each with pain, sleepiness, and concentration (Table). Higher levels of 2-hydroxy-3-methylpentanoate/hydroxyisocaproate were linked to higher severity of anorexia, bodily pain, and difficulty concentrating. Lower levels of indoxyl sulfate were associated with higher severity of daytime sleepiness. No metabolites were significantly associated with fatigue or nausea/vomiting. Conclusions: We identified several metabolites associated with uremic symptoms, which could be targeted for future interventions if replicated in other studies. Funding: Other NIH Support - NINRMetabolites robustly associated with uremic symptoms in the LUCID study
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».