Risk factors for mortality in patients with kidney failure on hemodialysis identified by proteomic analysis of CRIC and PACE studies
Notice bibliographique
Résumé
More than 50% of patients with kidney failure undergoing maintenance hemodialysis die within 5 years, a fate unexplained by traditional risk factors. To identify biological risk factors, we analyze 6287 circulating proteins and mortality in 893 participants undergoing hemodialysis in the Chronic Renal Insufficiency Cohort (CRIC) and Predictors of Arrhythmic and Cardiovascular Risk in End-Stage Renal Disease (PACE) studies. Proteins are measured shortly after (incident period) and one year after (prevalent period) dialysis initiation. In CRIC prevalent period, Sushi von Willebrand factor type A EGF and pentraxin domain-containing protein 1(SVEP1), R-spondin 4, tetranectin and 24 other proteins attain Bonferroni significance (p < 7 × 10-6). At false discovery rate<0.05, 184 proteins are significant in CRIC; 123/184 remain significant after adjustment for covariates including those linked to inflammation. Pathways related to insulin-like growth factor are prominent. In the pooled CRIC + PACE cohort, prevalent time period, AUC(95%CI) for a 3-protein model of 5-year mortality is 0.826 (0.742, 0.896), compared to 0.629 (0.528, 0.722) for a Cohort Clinical model (p < 0.001). Adding the 3 proteins (SVEP1, R-spondin 4 and tetranectin) to the Cohort Clinical model significantly improves the AUC (p < 0.001). These biomarkers should be validated in future studies and their roles as potential disease mediators elucidated. Patients with kidney failure undergoing maintenance hemodialysis have poor long-term survival. Here the authors use affinity-based proteomics to identify circulating risk factors for mortality in patients with kidney failure on hemodialysis.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».