Furosemide and Serum Protein-Bound Uremic Toxin Concentrations in Patients With CKD
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Furosemide is commonly prescribed to patients with CKD but may impair the kidney's excretion of protein-bound uraemic toxins (PBUTs) via the organic anion transporters 1 and 3 (OAT1/OAT3). We evaluated the association between the furosemide prescription (status and dose level) and the serum concentrations of free OAT1/3-inhibiting uraemic toxins (UTs) in patients with CKD. Methods We included 2,342 patients with CKD (stages 2–5) from the CKD-REIN cohort and with centralized serum UT assay data at baseline. The UTs were assayed using liquid chromatography - tandem mass spectrometry. The OAT1/3-inhibiting UTs identified in a literature review included indoxyl sulphate (IS), kynurenine (Kyn), p-cresyl sulphate (PCS), and indole-3-acetic acid (IAA). Multiple linear regression was used to assess each PBUT or their sum ( Σ UTs free ) as the dependent variable. Results Patients prescribed furosemide (n=799, 34%) were older and had a lower estimated glomerular filtration rate, a higher C-reactive protein concentration, more comorbidities and more concomitant medications than patients not prescribed furosemide. After adjustment for potential confounders, patients prescribed >120 mg furosemide had significantly higher serum concentrations of Σ UTs free (+19.1%), IS (+31.9%), Kyn (+9.3%), PCS (+29.3%) and IAA (+16.9%) than patients not prescribed furosemide. Using a smooth function to model the association between the furosemide dose level and PBUTs, we observed (for Σ UTs free and each free UT) a steep increase between 80 and 100 mg and then a high plateau. Conclusion In patients with CKD, furosemide (particularly at a dose level >100 mg) is independently associated with higher serum free PBUT concentrations. Our findings suggested that drug-UT competition contributes to PBUT accumulation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».