Sex Differences in Kidney Failure in Adults Enrolled in CureGN
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prior studies of sex differences in CKD are from earlier treatment eras or among older, post-menopausal cohorts. We sought to assess sex differences in a longitudinal contemporary cohort of primary glomerular disease (GN) to understand sex-related risk factors and treatment patterns in females vs males. Methods: All adults enrolled in CureGN were included. The primary outcome was kidney failure (KF), defined as reaching dialysis, transplant, or an eGFR < 15ml/min/1.73m2 on two occasions. Kaplan-Meier curves and Cox proportional hazard models adjusted for diagnosis, race and ethnicity, age, eGFR, UPCR, and hypertension at enrollment, assessed risk for KF in females vs males. Longitudinal logistic regression assessed odds of renin-angiotensin aldosterone system inhibitor (RAASi) prescription at each study visit by sex and age. Subgroups by age were categorized based on the mean age of menopause in women (18-50 yrs vs > 50 yrs). Results: Table 1 describes the cohort at enrollment. In adjusted models, females had lower risk of KF than males (aHR 0.76, 95% CI 0.58-0.98). In disease-stratified models, females with MN had lower risk of KF but there was no sex difference in IgA nephropathy or FSGS (Figure 1). Over follow-up, females 18-50 yrs had lower odds of receiving RAASi than all other subgroups (vs males 18-50 yrs: OR 0.25, p<0.001) excluding those with pregnancy after enrollment. Females >50 yrs had similar odds to both male subgroups. Conclusion: Females were at lower risk of KF after a median follow-up of 5.6 years, after adjustment for enrollment characteristics. Given that younger females were also less likely to receive supportive RAASi therapy, other factors likely play a protective role. Funding: NIDDK SupportCharacteristics at enrollment - Total N Mean age (years) MN (n) IgA (n) FSGS (n) MCD (n) Mean eGFR (ml/min/1.73m2) Mean UPCR (g/g) % HTN % on RAASi Males 1030 46 342 310 256 122 69 3.4 26 70 Females 792 45 215 229 213 135 73 3.1 21 65
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».