Impact of CKD Stages Based on Measured vs. Estimated Glomerular Filtration Rate on the Overall Survival of Patients with Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Data assessing the impact of chronic kidney disease (CKD) stages on the overall survival (OS) of cancer patients are largely retrospective and rely on the serum level of creatinine (SCr) to estimate the glomerular filtration rate (eGFR). We aimed to evaluate the impact of different CKD stages on the OS of patients with cancer admitted for treatment using measured GFR (mGFR) and eGFR. Methods: This is a prospective cohort of adult patients with solid tumors (diagnosed in the last 90 days) initiating treatment at the Sao Paulo State Cancer Institute. mGFR was determined by plasma clearance of 51Cr-EDTA. eGFR was calculated using the 2021 CKD-EPI equations, based on SCr (eGFrcr), Scys (eGFRcys), and the combined version (eGFRcrcys). CKD stages were classified according to the KDIGO guidelines using mGFR, eGFRcr, eGFRcys, and eGFRcrcys. Results: A group of 1,011 patients recruited from April 2015 to September 2017 were included for analysis and censored in March 2023. Patients were 50.6 ±13 y, 50.7% female. The most common cancer sites were breast (22.4%), gastrointestinal (21.9%), and male genital (21.2%); 15.5% had metastasis. ECOG 0, 1, and 2&3 comprised 64%, 32%, and 6% of patients, respectively. Time of follow-up was 5.7 (2.5-6.5) y; overall mortality was 27.4%. In the adjusted Cox regression model, stage 3b CKD based on mGFR and eGFRcys and stages 3a and 3b based on eGFRcys were associated with worse OS. CKD stages based on eGFRcr were not associated with OS (Table). Conclusion: This is the first study assessing the impact of CKD stages on the OS of patients with solid tumors incorporating mGFR and SCys. Our results endorse the utility of eGFRcys and mGFR as valuable instruments in the kidney care of cancer patients.
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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 | 0,001 |
| 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 ».