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Enregistrement W4396991952 · doi:10.1681/asn.20213210s1381b

The Association of Body Mass Index with the Development of Metabolic Acidosis in Patients with CKD

2021· article· en· W4396991952 sur OpenAlexaff
Nancy L. Reaven, Susan E. Funk, Vandana Mathur, Thomas W. Ferguson, Navdeep Tangri

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal function and acid-base balance
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetabolic acidosisBody mass indexMedicineInternal medicineAcidosisAssociation (psychology)Intensive care medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Bone is the largest body buffer and body mass index (BMI) is directly related to bone mass. We explored the relationship between BMI and incident metabolic acidosis in patients with CKD. Methods: Optum's de-identified Integrated Claims-Clinical dataset of US patients (2007-2019) was queried to identify patients with non-dialysis CKD stages 3-5 with 2 consecutive serum bicarbonate values in the normal range (22 to <30 mEq/L), 28-365 days apart, with data ≥12 months pre-index during which covariates were assessed. The first qualifying serum bicarbonate test established the index date. The primary exposure variable was BMI category (World Health Organization classification). Other exposures included hypertension diagnosis, triglycerides ≥1.7 mmol/L, HDL cholesterol ≤1 mmol/L in women or ≤0.9 mmol/L in men. Adjusted Cox Proportional Hazards models were performed to evaluate the time to development of new-onset metabolic acidosis (serum bicarbonate 12 to <22 mEq/L) over a follow-up period of ≤11.5 years. Other covariates included age, sex, race, education and income status, diabetes or heart failure, eGFR, log albumin-to-creatinine ratio, angiotensin converting enzyme inhibitors or angiotensin receptor blockers prescription, and diuretic prescription. Results: 97,294 patients qualified for this study. There was an inverse association between BMI category and the risk of developing metabolic acidosis. Compared to BMI category of 18.5-25, each incremental category of higher BMI was associated with a decreasing risk of developing metabolic acidosis: BMI 25 to <30, HR 0.866, 95% CI: 0.824-0.911; BMI 30 to <35, HR 0.770, 95% CI: 0.729-0.813; BMI 35 to <40, HR 0.664, 95% CI: 0.622-0.709; BMI 40+, HR 0.612, 95% CI: 0.571-0.655. Additionally, hypertension decreased and low HDL cholesterol and elevated triglycerides increased the risk of new-onset metabolic acidosis. Conclusions: In this large cohort of patients with CKD, an incremental increase in BMI was inversely associated with the development metabolic acidosis. The mechanism of this association merits further study. Funding: Commercial Support - Tricida, Inc.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,143

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,221 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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