Assessment of total carotid plaque area progression in patients with chronic kidney disease. Good practices for decision-making
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic kidney disease (CKD) increases cardiovascular risk, however, traditional cardiovascular risk factors cannot entirely explain it. A real-world investigation examined the concept that renal function decline is linked to carotid total plaque area progression, which strongly confirms cardiovascular risk. We analyzed CKD patients in stages 1-3 to find risk factor relationships before the onset of severe CKD. METHODS: ). Ultrasound-guided total plaque area tracked atherosclerosis. Age, sex, blood pressure, lipids, and HbA1c were covariates. Total plaque area and variables were measured on day 1 and at the conclusion of observation. We used a multilevel mixed effects model to assess biological and behavioral factors on total plaque area progression in the general population. For validation, this research was conducted on 73 CKD patients with optimal traditional cardiovascular risk factor management during 15 ± 5 months. RESULTS: Multiple analyses showed an inverse relationship between eGFR decline and total plaque area progression [β-exponent = 0.99 (95% CI = 0.98-0.99)], regardless of age, lipid profile, blood pressure, smoking, diabetes, or hypertension. The correlation remained significant in the 73-patient sample with optimal traditional cardiovascular risk factor management (β-exponent = 0.99; 95% CI 0.97-0.99). Although traditional cardiovascular risk factor management was excellent, total plaque area increased considerably in G2-G3 patients compared to G1. CONCLUSIONS: CKD, total plaque area, and eGFR are inversely correlated, independent of traditional cardiovascular risk factors, suggesting that non-traditional mechanisms are responsible for resistant atherosclerosis. The combination of eGFR and total plaque area may be useful in identifying high-risk patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».