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Enregistrement W4397046283 · doi:10.1681/asn.20223311s1458b

Genetic Determinants of Ultrafiltration With Peritoneal Dialysis

2022· article· en· W4397046283 sur OpenAlexaff
Ian B. Stanaway, Olivier Devuyst, Jeffrey Perl, Mark Lambie, Johann Morelle, Gail P. Jarvik, Arsh Jain, Jonathan Himmelfarb, Olof Heimbürger, David W. Johnson, James L. Pirkle, Bruce Robinson, Peter Stenvinkel, Simon Davies, Rajnish Mehrotra

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeritoneal dialysisUltrafiltration (renal)MedicineDialysisIntensive care medicineInternal medicineUrologyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The inter-individual variability in the peritoneal dialysis (PD) ultrafiltration (UF) capacity is largely unexplained by demographic and clinical variables. We tested the hypothesis that common genetic variants are associated with variability in UF. Methods: The Bio-PD study enrolled participants from 69 centers in 6 countries. The phenotype of UF volume at 4 hours was obtained from the 1st peritoneal equilibration test (PET) when starting PD. Genotyping was done with the Illumina InfiniumOmni2-5 array and imputed using the Michigan Imputation Server. Heritability was estimated using genomic-restricted maximum likelihood analysis, genome-wide association was performed for single nucleotide variants (SNVs) with minor allele frequency >2%, and gene-wise analyses were done with the Generalized Berk-Jones test. Analyses were adjusted for sex, age, body mass index, country, diabetes, dialysate dextrose concentration, interval between PD start and PET, and principal components of ancestry. Additional analyses included 4-h Dialysate/Plasma (D/P) creatinine ratio as covariate. Results: Analysis included 2413 participants (64% men, 32% diabetes, 82% White). The PETs were done at a median of 63 days (IQR 36-121) from PD start, 78% were completed with 2.5% dextrose, with a mean 4-h D/P creatinine of 0.70 and a median UF of 250mL (IQR 0-494). The heritability of UF was estimated at 58% and 42% in models without and with 4-h D/P creatinine, respectively (p=6x10-4 and 0.01). No SNV reached genome-wide significance using 7,052,235 SNVs. Analyses testing association with 18,330 genes showed significant association of 3 genes at a false discovery rate (FDR) <10% (PTGES FDR=0.02, GPHN FDR=0.04, SLC24A3 FDR=0.05). Further adjustment for 4-h D/P creatinine showed association with 2 genes remained significant (PTGES and SLC24A3). Conclusions: Common genetic variants account for a substantial proportion of the variability in UF and these analyses suggest a potential association with variation in PTGES and SLC24A3 genes. Funding: NIDDK Support, Government Support - Non-U.S.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,246 · 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
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