Discordance Between Cystatin C-Based eGFR and Creatinine-Based eGFR and Cardiovascular Risk in the FLOW Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Superiority of estimated glomerular filtration rate (eGFR)cystatin C (eGFRcyst) over eGFRcreatinine (eGFRcreat) in cardiovascular risk prediction is established but incompletely understood. It has been hypothesized that low eGFRcyst may be reflecting selective glomerular hypofiltration, characterized by reduced clearance of middle-sized, potentially atherogenic proteins. We analyzed associations of eGFRcyst/eGFRcreat with major adverse cardiovascular events (MACE) and all-cause mortality in participants of the FLOW trial. Methods: GFR was estimated using the CKD-EPI 2009 (eGFRcreat) or 2012 (eGFRcyst) equations. Time to first event was studied using Cox regression. Baseline eGFRcyst/eGFRcreat <0.7 vs ≥0.7 was a fixed factor and adjusted for eGFRcyst and/or eGFRcreat. Results: Of the 3463 participants, 1116 (32%) had eGFRcyst/eGFRcreat <0.7 at baseline (median 0.77) (Figure). Median follow-up was 3.4 years. eGFRcyst/eGFRcreat <0.7 was associated with increased risk of MACE and all-cause mortality (unadjusted hazard ratios [95% confidence interval] of 1.58 [1.31−1.90] and 1.87 [1.57−2.23], respectively). The association was preserved after adjustment for baseline eGFRcyst and/or eGFRcreat, with slight attenuation of effect. Conclusion: In FLOW, eGFRcyst/eGFRcreat <0.7 was associated with substantially increased risk for MACE and all-cause mortality in participants with type 2 diabetes and chronic kidney disease, independent of eGFRcyst. Further research is needed to elucidate potential treatment targets. Funding: Commercial Support - Novo Nordisk A/S
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».