Allopurinol use predicts lower low-density lipoprotein cholesterol in patients with pre-dialysis chronic kidney disease—a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Hyperuricemia influences lipid metabolism, yet relationships between urate-lowering therapy with allopurinol, serum urate, and lipid levels in patients with chronic kidney disease remain underexplored. Methods This was a post-hoc analysis of 1970 participants of the CAN AIM to PREVENT who had pre-dialysis chronic kidney disease and were not receiving lipid-lowering therapy or febuxostat. Joint generalized structural equation modeling was used to investigate associations between allopurinol use (yes or no), serum urate [as a continuous or categorical variable (target if <6 mg/dl or high if ≥6 mg/dl)], and lipid levels [total cholesterol, low-density lipoprotein-cholesterol (LDL-C), high-density lipoprotein cholesterol, and triglycerides) assessed every 6 months for up to 3 years, along with time-to-event outcomes (death or initiation of renal replacement therapy), adjusting for demographic and clinical factors. Mediation analysis was used to determine allopurinol's direct and indirect effects (via urate) on lipid levels. Results Allopurinol use independently predicted lower total cholesterol (–7.94%, 95% CI: −12.13% to –3.54%, p < 0.001) and LDL-C [–13.84% (–21.14 to –5.87), p = 0.001]. Serum urate independently predicted a small increase in LDL-C [0.02% per mg/dl (0.009 to 0.03), p < 0.001]. Patients on allopurinol with target urate had lower LDL-C compared to those not on allopurinol with target urate [–4.46% (–8.25 to –0.50), p = 0.027] and those on allopurinol with high urate [–10.15% (–13.16 to –7.04), p < 0.001]. Mediation analysis showed that serum urate indirectly mediated only 24% of the effect of allopurinol on LDL-C. Conclusion Allopurinol use predicted lower total and especially LDL cholesterol independently of serum urate in this cohort of patients with pre-dialysis chronic kidney disease. Future studies could investigate underlying mechanisms, evaluate clinical implications, and confirm these findings in this and other populations.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».