CT
Cheng Tang
Author with expertise in Chronic Kidney Disease and Dialysis Treatment
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
2
(100% Open Access)
Cited by:
0
h-index:
2
/
i10-index:
0
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

The relationship between C-reactive protein to lymphocyte ratio and the prevalence of chronic kidney disease in US adults: a cross-sectional study

Pengfei He et al.Jan 15, 2025
Objective The C-reactive protein/Lymphocyte Ratio (CLR) is a novel biomarker whose role in the development of chronic kidney disease (CKD) is not well understood. This study aimed to investigate the correlation between CLR and the prevalence of CKD. Methods This cross-sectional study included participants from the US National Health and Nutrition Examination Survey conducted between 1999 and 2010. Multivariate regression analyses and subgroup analyses were performed, controlling for socio-demographic variables, lifestyle behaviors, chronic diseases associated with kidney disease, and biochemical markers of bone metabolism. The associations between CLR and CKD prevalence, as well as indicators of renal damage, were explored. Non-linear relationships were analyzed using weighted restricted cubic splines. The predictive ability of CLR for CKD was assessed by the receiver operating characteristic curve and the area under the curve was calculated. Subgroup and sensitivity analyses were conducted to validate the robustness of the model. Results A total of 13,862 respondents were included, comprising 2,449 CKD patients and 11,413 non-CKD patients. Weighted logistic regression modeling revealed a positive correlation between CLR levels and CKD prevalence (Odds ratio [OR] = 1.54, 95% Confidence interval [CI] = 1.30 to 1.83, P &lt; 0.001). Additionally, CLR levels were negatively correlated with the glomerular filtration rate, a marker of renal injury, and positively correlated with the urinary albumin/creatinine ratio. The receiver operating characteristic curve demonstrated that the area under the curve for CLR in predicting CKD was 0.653 (95% CI, 0.641–0.665). The optimal cutoff value was 0.856, with a sensitivity of 0.703, specificity of 0.526, positive predictive value of 0.874, and negative predictive value of 0.275. The robustness of the model was confirmed through subgroup and sensitivity analyses. Conclusion Analysis of a large cross-sectional dataset demonstrated a positive correlation between CLR levels and CKD prevalence, suggesting that CLR may serve as a novel marker for the development and treatment of CKD.
0

Association of different domains of physical activity with diabetic kidney disease: a population-based study

Pengfei He et al.May 28, 2024
Background The aim of this cross-sectional study was to elucidate the associations between various domains of physical activity, such as occupation-related (OPA), transportation-related (TPA), leisure-time (LTPA) and overall physical activity (PA), and diabetic kidney disease. Methods Our study encompassed 2,633 participants, drawn from the cross-sectional surveys of the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) between 2007 and 2018, and employed survey-weighted logistic regression, generalized linear regression, and restricted cubic spline (RCS) analyses to ascertain the relationship between different domains of physical activity and diabetic kidney disease. Results After controlling for all confounders, multivariate logistic regression analyses revealed a lack of correlation between the various domains of physical activity and the prevalence of diabetic kidney disease. Multiple generalized linear regression analyses showed that durations of PA (β = 0.05, 95% CI, 0.01–0.09, P = 0.012) and TPA (β = 0.32, 95% CI, 0.10–0.55, P = 0.006) were positively associated with eGFR levels; and LTPA durations were inversely associated with UACR levels (β = -5.97, 95% CI, -10.50 - -1.44, P = 0.011). The RCS curves demonstrated a nonlinear relationship between PA, OPA, and eGFR, as well as a nonlinear correlation between PA and ACR. Subgroup and sensitivity analyses largely aligned with the outcomes of the multivariate generalized linear regression, underscoring the robustness of our findings. Conclusion Our population-based study explored the association between different domains of physical activity and diabetic kidney disease. Contrary to our expectations, we found no significant association between the duration of physical activity across all domains and the prevalence of diabetic nephropathy. Nonetheless, renal function markers, including eGFR and UACR, exhibited significant correlations with the duration of total physical activity (TPA) and leisure-time physical activity (LTPA), respectively, among diabetic patients. Interestingly, our findings suggest that diabetic patients engage in physical activity to preserve renal function, ensuring moderate exercise durations not exceeding 35 hours per week.