An epidemiologic model to project the impact of changes in glomerular filtration rate on quality of life and survival among persons with chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Predicting the timing and number of end-stage renal disease (ESRD) cases from a population of individuals with pre-ESRD chronic kidney disease (CKD) has not previously been reported. The objective is to predict the timing and number of cases of ESRD occurring over the lifetime of a cohort of hypothetical CKD patients in the US based on a range of baseline estimated glomerular filtration rate (eGFR) values and varying rates of eGFR decline. METHODS: A three-state Markov model - functioning kidney, ESRD, and death - with an annual cycle length is used to project changes in baseline eGFR on long-term health outcomes in a hypothetical cohort of CKD patients. Using published eGFR-specific risk equations and adjusting for predictive characteristics, the probability of ESRD (eGFR <10), time to death, and incremental cost-effectiveness ratios for hypothetical treatments (costing US$10, $5, and $2/day), are projected over the cohort's lifetime under two scenarios: an acute drop in eGFR (mimicking acute kidney injury) and a reduced hazard ratio for ESRD (mimicking an effective intervention). RESULTS: Among CKD patients aged 50 years, an acute eGFR decrement from 45 mL/minute to 35 mL/minute yields decreases of 1.6 life-years, 1.5 quality-adjusted life-years (QALYs), 0.8 years until ESRD, and an increase of 183 per 1,000 progressing to ESRD. Among CKD patients aged 60 years, lowering the hazard ratio of ESRD to 0.8 yields values of 0.2, 0.2, 0.2, and 46 per 1,000, respectively. Incremental cost-effectiveness ratios are higher (ie, less favorable) for higher baseline eGFR, indicating that interventions occurring later in the course of disease are more likely to be economically attractive. CONCLUSION: Both acute kidney injury and slowing the rate of eGFR decline produce substantial shifts in expected numbers and timing of ESRD among CKD patients. This model is a useful tool for planning management of CKD patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».