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Enregistrement W4397024582 · doi:10.1681/asn.20223311s1269a

A Population-Based Assessment of Kidney Function and the Risk of Heart Failure Among Older Adults

2022· article· en· W4397024582 sur OpenAlexaff
Antonios Douros, Alice Schneider, Nina Mielke, Martin K. Kuhlmann, Markus van der Giet, Natalie Ebert, Elke Schäeffner

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenal functionMedicineHeart failureInternal medicinePopulationRisk assessmentCardiologyEnvironmental healthComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Decreased kidney function (KF) increases the risk of heart failure (HF) and other adverse cardiovascular (CV) outcomes and death. However, the role of KF in this regard among old and very old adults is poorly understood. This is an important knowledge gap since the decline of KF in advanced age can affect both healthy and multimorbid individuals. Thus, our population-based study assessed whether decreased KF is associated with an increased risk of HF, CV and all-cause mortality in a prospective cohort of community-dwelling older adults. Methods: Participants of the Berlin Initiative Study (BIS), all aged ≥70 years, with baseline estimated glomerular filtration rate (eGFRBIS2) and no prior HF were followed from baseline (2009-2011) until the occurrence of a study outcome (hospitalization for HF [HHF], CV death, all-cause mortality) or 12/2020. HHF was defined via inpatient diagnostic codes, and mortality outcomes were defined via claims data, death certificates, and hospital discharge notes. Potential confounders included demographics, body mass index, alcohol consumption, smoking, physical exercise, education, income, comedications and comorbidities, measured at baseline using face-to-face interviews and claims data. Time-dependent Cox models estimated hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CIs) of the outcomes associated with decreased KF (eGFRBIS2 <60mL/min/1.73m2) compared with retained KF (eGFRBIS2 ≥60mL/min/1.73m2). eGFR values were updated biennialy. Results: Our cohort included 1466 HF free older adults (mean age 79 years; 55% female). Compared with retained KF, decreased KF was not associated with an increased risk of HHF (HR, 1.17; CI, 0.92-1.49), but was associated with increased risks of CV death (HR, 1.59; CI, 1.01-2.50), and all-cause mortality (HR, 1.33; CI, 1.02-1.72) (Figure). Conclusions: Our population-based study showed that decreased KF is associated with an increased risk of CV and all-cause death among older adults. The role of HF in this association seems to be limited. Funding: Private Foundation SupportRisk of outcomes with decreased KF among older adults

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)0,003
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
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,247 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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