C-peptide and epicardial adipose tissue in dialysis-dependent chronic kidney disease patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several studies suggest that C-peptide (CP) is involved in regulating lipolysis, adipokine release, and other functions in the adipose tissue. On the other hand, organ-specific adipose tissues, such as the epicardial adipose tissue (EAT), have been reported as an independent cardiovascular risk factor in patients on dialysis. This study aimed to evaluate the association between CP, EAT volume, and coronary artery calcification (CAC) as markers of cardiovascular risk, on subjects with type 2 diabetes receiving insulin and dialysis. Methods: This is a retrospective study on 62 patients with chronic kidney disease (CKD) stage 5 on dialysis awaiting kidney transplantation and referred for cardiovascular risk stratification at the Emory University Hospital. Computed tomography (CT) was used to assess CAC and to measure EAT volume. Demographic and anthropometric data were collected from all patients through record review. Results: The mean patient age was 43 ± 11 and 55% were women. None of the serum analytical parameters correlated with CP. Subjects with higher BMI exhibited higher levels of CP. EAT volume strongly correlated with CP levels, and it was significantly correlated with CAC. On the contrary, no correlation was found between CP and CAC. Conclusion: The significant association between EAT volume and CP suggests a potential role of CP in the cardiovascular physiopathology of patients with ESKD on dialysis. Insufficient statistical power was probably the cause of the lack of association of CP with CAC. Observational prospective studies are required to characterize CP as a cardiovascular risk marker in patients with ESKD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».