Association of quantitative renal surface nodularity with the renal dysfunction progression in patients with arterial hypertension
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertensive nephropathy, a major cause of end-stage renal disease, lacks reliable noninvasive biomarkers. Renal surface nodularity (RSN) on CT may reflect nephrosclerosis, but existing methods fail to quantify nodularity heterogeneity or predict renal decline. This study developed a novel CT-based RSN metric and assessed its prognostic value in hypertensive patients. METHODS: This retrospective cohort study included hypertensive patients who underwent contrast-enhanced CT. Patients with bilateral renal surface irregularities were assigned to the RSN group, with age- (± 2 year) and sex-matched controls (non-RSN group) randomly selected at a 1:1 ratio. RSN was quantified using three surface roughness metrics. A semi-quantitative RSN score was also calculated based on the distribution and depth (> 50% cortical thickness) of localized surface defects. The primary endpoint was composite renal dysfunction progression (≥ 25% eGFR decline or initiation of renal replacement therapy). The secondary endpoint was defined as an annual decline in eGFR > 5 ml/min/1.73 m² per year. RESULTS: A total of 242 patients were included (median age, 64 years; 70.25% male). Strong linear correlations were observed between quantitative RSN metrics and semi-quantitative score (all ρ > 0.9, P < 0.001). Over a median follow-up of 38.00 months (Interquartile range: 22.00-56.25), patients in the RSN group had a significantly higher risk of renal dysfunction progression (33 vs. 5 events; HR = 5.22, P < 0.001). After adjusting sex, age, hypertension grade, diabetes, hyperlipidemia, eGFR, and renal volume, renal dysfunction progression was independently associated with arithmetic mean deviation (HR = 1.798, 95% CI: 1.296-2.495, P < 0.001), maximum height (HR = 1.606, 95% CI: 1.177-2.191, P = 0.003), and ten-point unevenness height (HR = 2.239, 95%CI: 1.567-3.197, P < 0.001), respectively. The similar statistical results trend was present between RSN and the secondary endpoint. CONCLUSIONS: CT-based quantitative RSN was developed as a novel imaging biomarker for renal dysfunction progression in patients with arterial hypertension.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».