Role of Angiopoietins in Cardiovascular Disease (CVD) Outcomes of Kidney Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Kidney transplant recipients have 30 times the risk of dying from cardiovascular disease (CVD). We tested the role of 2 vascular biomarkers, angiopoietin-1 and angiopoietin-2 (angpt-1, -2), in the development of CVD in deceased donor kidney transplant recipients. Methods: This is an ancillary analysis of the FAVORIT study, evaluating the associations between baseline levels of angpt-1 and angpt-2 in the development of CVD and the secondary outcomes of graft failure (GF) and death in 2000 recipients. We used a Cox regression analysis to test the associations between biomarker quartiles and outcomes. Results: Median age of participants was 52 IQR [45, 59] years with 37% women and 73% identifying as white. Median time from transplantation to biomarker measurement was 3.99 IQR [1.58, 7.93] years. Median time to the development of CVD was 3.7 IQR [2.89-5.25] years. Angpt-1 was not significantly associated with outcomes. Higher levels of angpt-2 (quartile 4) as compared to quartile 1 had about 2 times the risk of CVD, GF and death [aHR 1.85 (1.25 - 2.73), P<.01; 2.24 (1.36 - 3.70), P<.01; 2.30 (1.48 - 3.58), P<.01, respectively, (Figure 1)].Figure 1.: Kaplan-Meier curve of the probability of not developing CVD stratified by Angpt-2 quartilesConclusions: Angpt-2 may identify high-risk kidney transplant recipients for the development of CVD. This may aid in tailoring follow-up after transplantation to reduce the risk of CVD. Funding: NIDDK Support The red line represents the probability of not developing CVD in patients with quartile 1 of angiopoietin-2 concentrations. Quartiles 2,3, and 4 are represented by the green, blue, and purple lines respectively. We adjusted for demographics (age, sex, race, and ethnicity); CVD related factors (hypertension, diabetes mellitus, body mass index, history of CVD, baseline estimated glomerular filtration rate); transplant-related variables (pancreas transplant, and graft vintage at randomization); medications (lipid lowering drugs, cyclosporine, tacrolimus, sirolimus, mycophenolate, azathioprine, and prednisone); and urine albumin-to-creatinine ratio and randomization status.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».