Kidney Volume and Risk of Incident CKD
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lowtotal kidney volume (TKV) is a risk factor for CKD. However, evaluations of causal inference and prognostic utility beyond traditional biomarkers are lacking. Methods: TKV of 34,595 White British ancestry participants were derived from the UK Biobank. Association with incident CKD were assessed with Cox proportional hazard models. Prognostic thresholds for CKD risk stratification were identified using a modified Mazumdar method with bootstrap resampling. Overall improvement in model performance was assessed using likelihood ratio test. Risk reclassification was evaluated with 5-fold cross-validation. Bidirectional associations of genetically predicted TKV with kidney traits were assessed using two-sample Mendelian randomization (MR). Results: Adjusted for eGFR and albuminuria, a lower TKV of 10 mL was associated with a 6% higher risk of incident CKD (HR 1.06, 95% CI 1.03 to 1.08, P = 5.8 x 10-6). Individuals below the prognostic threshold of body surface area adjusted TKV (BSA-TKV) at 119 mL/m2 (10th percentile) exhibited 2.8-fold (95% CI 2.03 to 3.85, P = 2.9 x 10-10) higher risk of incident CKD after accounting for eGFR, albuminuria, and traditional risk factors. Addition of BSA-TKV improved model performance of the CKD Prognosis Consortium Incident CKD Risk Score (likelihood ratio P = 4.8 x 10-14) and improved reclassification of high-risk prognostication at a rate of 1 per 3.3 cases (95% CI 3.1 to 3.6). In MR, a lower genetically predicted TKV by 10 mL was associated with 10% higher CKD risk (OR 1.10, 95% CI 1.06 to 1.14, P = 1.3 x 10-7). Reciprocally, an elevated risk of genetically predicted CKD by 2-fold was associated with a lower TKV by 7.88 mL (95% CI -9.81 to -5.95, P = 1.2 x 10-15). Conclusion: Kidney volume was associated with incident CKD independent of traditional risk factors including baseline eGFR and albuminuria. Mendelian randomization demonstrated a bidirectional relationship between kidney volume and CKD. Funding: Government Support – Non-U.S.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».