Validation of the kidney failure risk equation in European CKD patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with chronic kidney disease (CKD) are at risk for progression to kidney failure. Using data of Canadian CKD patients, Tangri et al. recently developed models to predict the progression of CKD stages 3-5 to kidney failure within 5 years. We validated this kidney failure risk equation (KFRE) in European CKD patients. METHODS: We selected non-transplanted patients with CKD stages 3-5 who participated in the MASTERPLAN study, a randomized controlled trial in patients with CKD. Kidney failure was defined as the initiation of chronic dialysis or kidney transplantation within 5 years. Patients who died before kidney failure were censored. Patients followed for <5 years, who did not develop kidney failure and did not die, were excluded. The 5-year kidney failure risk was predicted using three different models developed by Tangri et al. and compared with the actual kidney failure rate in MASTERPLAN. Model performance was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (ROC-AUC), the net reclassification index (NRI) and by comparing the observed and predicted rates of kidney failure. RESULTS: A total of 595 patients were included; 114 developed kidney failure. (Overall observed kidney failure risk in our cohort was 5% lower than in the Canadian validation cohort.) Discrimination of the eight-variable model [including age, sex, estimated glomerular filtration rate (eGFR), albuminuria, calcium, phosphate, bicarbonate, albumin] was similar to that of the four-variable model (including age, sex, eGFR, albuminuria) and the three-variable model (including age, sex, eGFR); ROC-AUCs were 0.89 [95% confidence interval (CI) 0.86-0.92], 0.88 (95% CI 0.85-0.91) and 0.88 (95% CI 0.85-0.92), respectively. Using the NRI, the eight-variable model slightly outperformed the four-variable model (NRI 6.5%) and the three-variable model (NRI 12.4%). The mean differences between the observed and predicted kidney failure risk were -4.0, -7.1 and -7.4% for the eight-, four-, and three-variable model, respectively. CONCLUSIONS: The KFRE accurately predicted the progression to kidney failure in European CKD patients. Discrimination of the three models was similar. Calibration of the eight-variable model was slightly better than that of the simpler models. We question whether this outweighs its added complexity.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».