The relationship between serum uric acid level and carotid intima‐media thickness in hemodialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to evaluate the relationship between carotid intima-media thickness (CIMT), which is a known indicator of cardiovascular risk and atherosclerosis, and uric acid level, which may be an easy marker for cardiovascular diseases due to its antioxidant and pro-oxidant properties in hemodialysis patients. METHODS: In this cross-sectional study, we evaluated 77 hemodialysis patients. The mean CIMT of these patients was measured and recorded by Doppler ultrasonography. Patients were divided into two groups according to their serum uric acid levels. Correlation analysis and linear regression analysis were used to define the relationship between study parameters. FINDINGS: The mean CIMT levels in the normouricemic group and the hyperuricemic group were 0.95 ± 0.15 and 1.07 ± 0.15, respectively. There was a statistically significant difference between the two groups (p = 0.001). There was a statistically significant and moderate linear correlation between serum uric acid level and mean CIMT (r = 0.402; p = 0.002). Univariate and multivariate linear regression analyses were performed to identify variables that could independently affect the mean CIMT value. According to analysis, uric acid (p < 0.001), hypertension (p = 0.008), albumin (p = 0.029), and C-reactive protein (p = 0.042) were found independent risk factors for mean CIMT value. DISCUSSION: We found a significant relationship between serum uric acid level and CIMT, which indicates carotid atherosclerosis. Serum uric acid level is a low-cost laboratory parameter that can be measured in almost all laboratories, and it may be valuable in the hemodialysis patient group to identify patients at high risk of carotid atherosclerosis.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».