Renal replacement therapy for rare diseases affecting the kidney: an analysis of the ERA-EDTA Registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, increased efforts have been undertaken to address the needs of patients with rare diseases by international initiatives and consortia devoted to rare disease research and management. However, information on the overall prevalence of rare diseases within the end-stage renal disease (ESRD) population is limited. The aims of this study were (i) to identify those rare diseases within the ERA-EDTA Registry for which renal replacement therapy (RRT) is being provided and (ii) to determine the prevalence and incidence of RRT for ESRD due to rare diseases, both overall and separately for children and adults. METHODS: The Orphanet classification of rare disease was searched for rare diseases potentially causing ESRD, and these diagnosis codes were mapped to the corresponding ERA-EDTA primary renal disease codes. Thirty-one diagnoses were defined as rare diseases causing ESRD. RESULTS: From 1 January 2007 to 31 December 2011, 7194 patients started RRT for a rare disease (10.6% children). While some diseases were exclusively found in adults (e.g. Fabry disease), primary oxalosis, cystinosis, congenital anomalies of the kidney and urinary tract (CAKUT) and medullary cystic kidney disease affected young patients in up to 46%. On 31 December 2011, 20 595 patients (12.4% of the total RRT population) were on RRT for ESRD caused by a rare disease. The point prevalence was 32.5 per million age-related population in children and 152.0 in adults. Only 5.8% of these patients were younger than 20 years; however, 57.7% of all children on RRT had a rare disease, compared with only 11.9% in adults. CAKUT and focal segmental glomerulosclerosis were the most prevalent rare disease entities among patients on RRT. CONCLUSIONS: More than half of all children and one of nine adults on RRT in the ERA-EDTA Registry suffer from kidney failure due to a rare disease, potentially with a large number of additional undiagnosed or miscoded cases. Comprehensive diagnostic assessment and the application of accurate disease classification systems are essential for improving the identification and management of patients with rare kidney diseases.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».