Low Agreement between the Modified Diet and Renal Disease Formula and the Cockcroft-Gault Formula for Assessing Chronic Kidney Disease in Cognitively Impaired Elderly Outpatients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Chronic kidney disease is a global public health concern. Glomerular filtration rate (GFR) prediction based on serum creatinine is used to assess renal function in the elderly. The Cockcroft-Gault (CG) formula, based on body surface area (CG/BSA formula), and the Modified Diet and Renal Disease formula (MDRD formula) are commonly used in assessing renal function in clinical practice. The objective of this study was to investigate the agreement between the GFR estimate, CG/BSA formula, and the MDRD formula in elderly outpatients. METHODOLOGY: An outpatient chart review was conducted on consecutive elderly patients aged ≥ 65 years over a 9-month period. Data regarding age, gender, cognitive status, clock drawing, weight, height, and serum creatinine were collected. Pearson's correlation coefficient, Bland-Altman plot, and kappa statistics were used for statistical analysis. RESULTS: Of the 170 patients who participated in the study, 71% were cognitively impaired or had dementia. Using the CG/BSA formula, 79% of the patients had stage 3 renal disease (GFR< 60 mL/min); only 56% were diagnosed as such using the MDRD formula. There was a high correlation between the CG/BSA and MDRD formulas (Pearson correlation coefficient, 0.88; P < 0.0001). However, the kappa statistic was 0.47, indicating low agreement between the 2 formulas. CONCLUSION: The diagnosis of having stage 3 chronic kidney disease depended on whether the CG/BSA or MDRD formula was used. A 17% discordance rate (9.61 mL/min) was seen between the MDRD and CG/BSA formulas for estimating GFR, and there was low agreement between the 2 formulas. Further studies are needed to assess which predictive formula is appropriate for elderly patients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».