An Immuno-Fragile Profile Is Associated with Mortality Risk in Patients with Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Patients with chronic kidney disease (CKD) face higher risks of infections, poor vaccine responses, and cardiovascular diseases, leading to increased morbidity and mortality due to immune dysfunction and frailty. This study aims to evaluate immune status and frailty in CKD patients across different treatments, examine the influence of frailty on immune status, and link these factors to mortality. Methods: A total of 174 participants were included (end-stage renal disease, ESRD n = 40; hemodialysis, HD n = 40; peritoneal dialysis, n = 36; kidney transplant patients, n = 40; healthy subjects n = 18). Immunophenotyping of lymphocyte and monocyte subpopulations was performed, and frailty was assessed using the Edmonton Frail Scale. Principal component analysis (PCA) integrated immune and frailty variables to define an “immuno-fragile profile,” and survival was monitored for up to six years. Results: CKD patients, especially those on HD, showed decreased lymphocyte counts and proinflammatory monocyte subpopulations with increased expression of costimulatory molecules (B7.2/CD86 and ICAM-1/CD54). Frailty was most prevalent in HD patients (53%), with notable sex differences. PCA identified three components—lymphocyte counts, monocyte co-stimulatory expression, and frailty—that together explained 70% of the variance. Survival analysis revealed that patients with lower lymphocyte counts and higher frailty scores had increased mortality risk, especially in the HD and ESRD groups. Cox regression confirmed that the immuno-fragile profile independently predicted mortality. Conclusions: The integration of immune alterations and frailty defines an immuno-fragile profile strongly associated with mortality in CKD patients, which may serve as a robust prognostic tool to improve risk stratification and guide personalized interventions in clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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)
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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 ».