Albuminuria Predicts a Rapid Decline in Kidney Function in 2 International, Longitudinal Cohorts of Adults With Sickle Cell Anemia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Chronic kidney disease (CKD) is common and a major contributor to increased morbidity and early mortality in people with sickle cell anemia (SCA). Urine albumin‐to‐creatinine ratio (uACR) is recommended to identify patients with SCA‐related CKD but its utility in predicting long‐term kidney dysfunction remains unclear in this patient population. In two independent, longitudinal cohorts of patients with hemoglobin SS or Sβ 0 ‐thalassemia (USA: n = 268, median follow‐up 6 years; France: n = 310, median follow‐up 8.2 years) we investigated the utility of uACR, as well as other clinical and modifiable risk factors, for predicting a decline in kidney function as determined by the rate of estimated glomerular filtration rate (eGFR) decline. Using linear mixed‐effects models, a higher baseline uACR independently predicted a faster rate of eGFR decline as well as a more rapid annual eGFR decline, defined as ≥ 3 mL/min/1.73m 2 ( p ≤ 0.009). Furthermore, baseline uACR of ≥ 100 mg/g creatinine was independently associated with the rate of eGFR decline and rapid annual eGFR decline in both cohorts. Tobacco smoking was also associated with a faster rate of eGFR decline and was congruous between the two cohorts. In conclusion, we demonstrate that uACR is an important clinical tool that predicts a more rapid decline in kidney function and should be routinely monitored in people with SCA. Our data also support preventative care to reduce tobacco smoking for mitigating the risk of CKD progression in this high‐risk population.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».