Changes in the cardiovascular risk profile in children approaching kidney replacement therapy
Notice bibliographique
Résumé
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).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».