Beverage Patterns and Risk of CKD Progression in the Diet, CKD, and Apolipoprotein L1 (DCA) Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: A few studies have established a relationship between beverage patterns and CKD progression, with sugar-sweetened beverages increasing the risk of CKD. We aim to identify beverage consumption patterns of well-phenotyped West Africans with CKD and examine their association with CKD progression. Methods: We conducted a prospective analysis from the DCA cohort (n=748) to investigate diet-gene interactions in APOL1. We included data from a subset of participants with complete information on beverage intake from the 24-hour dietary recalls. CKD progression was defined as ≥40% decline from baseline eGFR at enrollment to DCA (2021-2023) and initiation of dialysis. Beverage consumption patterns were identified through principal component (PC) analysis, and their associations with CKD progression were analyzed using multivariate Cox proportional hazard models. Results: There were 52 cases of CKD progression over a median follow-up period of 31 (IQR: 33.41,25.17) months. We identified four beverage patterns (Table), of which Low Sugar-Sweetened Beverages Plus Alcohol Beverage Pattern demonstrated a significantly lower risk of CKD progression [tertile 2 vs 1 HR: 0.42, 95% CI: 0.19,0.93]. Conclusion: The Low Sugar-Sweetened Beverages Plus Alcohol Beverage Pattern was associated with lower risk of CKD progression, indicating that moderate adherence to this pattern is linked to a reduced risk of CKD progression. The study is the first to establish the beverage patterns of well-phenotyped West African CKD patients and their association with CKD progression. Future investigations should conduct long-term prospective studies to validate and further explore the observed association. Funding: NIDDK Support - NIDDK Support, NIDDK Support
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».