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Enregistrement W4403382611 · doi:10.2215/cjn.0000000000000548

Impairment of Cardiovascular Functional Capacity in Mild-to-Moderate Kidney Dysfunction

2024· article· en· W4403382611 sur OpenAlexaff
Kenneth Lim, Matthew Nayor, Eliott Arroyo, Heather Burney, Xiaochun Li, Yang Li, Ravi V. Shah, Joseph Campain, Douglas Wan, Stephen Ting, Thomas Hiemstra, Ravi Thadhani, Sharon M. Moe, Daniel Zehnder, Martin G. Larson, Ramachandran S. Vasan, Gregory D. Lewis

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteFramingham Heart StudyAmerican Heart Association
Mots-clésMedicineRenal functionKidney diseaseInternal medicineCohortHeart failureCardiologyFramingham Heart StudyAnaerobic exercisePhysical therapyDiseaseFramingham Risk Score

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key Points Mild-to-moderate CKD is associated with impairment in cardiovascular functional capacity as assessed by oxygen uptake at peak exercise (VO 2 Peak). Cardiac output is significantly reduced in patients with mild-to-moderate CKD and is associated with impaired VO 2 Peak. Assessment of VO 2 Peak by cardiopulmonary exercise testing can detect decrements in cardiovascular function during early stages of kidney function decline that may not be captured using resting left ventricular geometric indices alone. Background Traditional diagnostic tools that assess resting cardiac function and structure fail to accurately reflect cardiovascular alterations in patients with CKD. This study sought to determine whether multidimensional exercise response patterns related to cardiovascular functional capacity can detect abnormalities in mild-to-moderate CKD. Methods In a cross-sectional study, we examined 3075 participants from the Framingham Heart Study (FHS) and 451 participants from the Massachusetts General Hospital Exercise Study (MGH-ExS) who underwent cardiopulmonary exercise testing. Participants were stratified by eGFR: eGFR ≥90, eGFR 60–89, and eGFR 30–59. Our primary outcomes of interest were peak oxygen uptake (VO 2 Peak), VO 2 at anaerobic threshold (VO 2 AT), and ratio of minute ventilation to carbon dioxide production (VE/VCO 2 ). Multiple linear regression models were fitted to evaluate the associations between eGFR group and each outcome variable adjusted for covariates. Results In the FHS cohort, 1712 participants (56%) had an eGFR ≥90 ml/min per 1.73 m 2 , 1271 (41%) had an eGFR of 60–89 ml/min per 1.73 m 2 , and 92 (3%) had an eGFR of 30–59 ml/min per 1.73 m 2 . In the MGH-ExS cohort, 247 participants (55%) had an eGFR ≥90 ml/min per 1.73 m 2 , 154 (34%) had an eGFR of 60–89 ml/min per 1.73 m 2 , and 50 (11%) had an eGFR of 30–59 ml/min per 1.73 m 2 . In FHS, VO 2 Peak and VO 2 AT were incrementally impaired with declining kidney function ( P < 0.001); however, this pattern was attenuated after adjustment for age. Percent-predicted VO 2 Peak at AT was higher in the lower eGFR groups ( P < 0.001). In MGH-ExS, VO 2 Peak and VO 2 AT were incrementally impaired with declining kidney function in unadjusted and adjusted models ( P < 0.05). VO 2 Peak was associated with eGFR ( P < 0.05) in all models even after adjusting for age. On further mechanistic analysis, we directly measured cardiac output (CO) at peak exercise by right heart catheterization and found impaired CO in the lower eGFR groups ( P ≤ 0.007). Conclusions Cardiopulmonary exercise testing–derived indices may detect impairment in cardiovascular functional capacity and track CO declines in mild-to-moderate CKD.

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)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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