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Enregistrement W4400296212 · doi:10.1016/j.eclinm.2024.102708

Changes in the cardiovascular risk profile in children approaching kidney replacement therapy

2024· article· en· W4400296212 sur OpenAlexaboutno aff
Priyanka Khandelwal, Jonas Hofstetter, Karolis Ažukaitis, Aysun Karabay Bayazıt, Anke Doyon, Ali Düzova, Nur Canpolat, İpek Kaplan Bulut, Lukasz Obryck, Bruno Ranchin, Dušan Paripović, Sevcan A. Bakkaloğlu, Harika Alpay, Klaus Arbeiter, Mieczysław Litwin, Ariane Zaloszyc, Fabio Paglialonga, Dagmara Borzych–Dużałka, Claus Peter Schmitt, Anette Melk, Uwe Querfeld, Franz Schaefer, Rukshana Shroff

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Rare Kidney Disease Reference NetworkEuropean Renal Association-European Dialysis and Transplant AssociationKfH-Stiftung PräventivmedizinBundesministerium für Bildung, Wissenschaft, Forschung und TechnologieGreat Ormond Street Hospital for ChildrenBundesministerium für Bildung und ForschungRoche Organ Transplant Research FoundationEuropean CommissionKidney Research UK
Mots-clésMedicineRenal replacement therapyKidney diseaseDialysisDialysis TherapyKidney transplantationKidneyIntensive care medicineArtificial kidneyTransplantationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Despite significant cardiovascular (CV) morbidity in children on dialysis and after kidney transplantation, data on the evolution of CV damage in children with chronic kidney disease (CKD) approaching kidney replacement therapy (KRT) is unknown. Methods The burden, progression, and predictors of CV damage before KRT onset were explored in two prospective multicenter cohorts from Europe and Canada: Cardiovascular Comorbidity in Children with CKD (4C) and Haemodiafiltration, Heart and Height (3H) studies, conducted from 2009–19 and 2013–16, respectively. CV damage and risk factors were evaluated (i) cross sectionally at KRT-start (n = 248), and (ii) longitudinally over the 2-years preceding KRT start (n = 157; 331 patient-visits). Longitudinal analyses with mixed-effects models estimated associations of modifiable CV risk factors with change in carotid intima-media thickness (cIMT) standard deviation score (SDS), pulse wave velocity (PWV-SDS), left ventricular (LV) mass and systolic dysfunction. Findings 248 patients, age 14.3 (12.2, 16.2) years were evaluated at median 35 (28–114) days before KRT start. Elevated cIMT-SDS and PWV-SDS were present in 43% and 25%, and LV hypertrophy and systolic dysfunction in 49% and 33%. Aortic stiffness and LV hypertrophy significantly increased, especially in the year before KRT start (adjusted odds ratio, OR 0.33, P = 0.002 and OR 0.54, P = 0.01, respectively). 79% of children had >3 modifiable CV risk factors at KRT onset. Diastolic BP and BMI were strongly associated with a linear increase in all CV measures. After controlling for CV risk factors, the time to KRT onset no longer predicted the burden of CV damage. Interpretation This comprehensive CV evaluation shows the progressive accrual of modifiable risk factors and a high burden of CV damage in the years preceding KRT onset. CV damage in the pre-KRT period is preventable. Funding Supported by EU4Health Programme (101085068) and Kidney Research UK (RP39/2013).

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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