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Enregistrement W2139838861 · doi:10.1093/ndt/gfn477

Longitudinal analysis of performance of estimated glomerular filtration rate as renal function declines in chronic kidney disease

2008· article· en· W2139838861 sur OpenAlexaff
D. Lee, Adeera Levin, Simon D. Roger, Lawrence P. McMahon

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesCilag
Mots-clésRenal functionMedicineKidney diseaseUrologyCreatinineInternal medicineBody surface areaEstimating equationsEndocrinologyStatisticsMathematicsMaximum likelihood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Numerous studies have assessed the accuracy of equations estimating glomerular filtration rate (eGFR) from serum creatinine in individuals with chronic kidney disease (CKD) in cross-sectional studies. Limited literature exists, however, on the consistency of performance of these equations in longitudinal studies as renal function declines. METHODS: Radionucleotide-measured GFR from 155 predialysis patients with stage 3-5 CKD was compared with eGFR derived from four equations [6-variable Modification of Diet in Renal Disease (6-MDRD), 4-variable MDRD (4-MDRD), Cockcroft-Gault (CG) and Cockcroft-Gault equations corrected for body surface area (CGC)] at baseline, 12 and 24 months. Bias (difference between eGFR and measured GFR) was used as a measure of performance. Restricted Maximum Likelihood (REML) models were used to identify variables potentially affecting the performance of estimating equations across time. RESULTS: Mean measured GFR (+/-SD) at baseline, 12 and 24 months was 25.9 +/- 10.7, 23.1 +/- 10.6 and 20.3 +/- 10.1 mL/min/1.73 m(2), respectively. There was a statistically significant negative association between bias and GFR for all four estimates (range: -0.76 to -0.71, P < 0.001 for all), indicating worsening underestimation and overestimation at higher and lower GFR, respectively. This negative association significantly reduced over the 24 months (P < 0.001); however, this was largely due to persistent underestimation of eGFR from individuals with GFR >50 mL/min/1.73 m(2). For those with a baseline GFR <50 mL/min/1.73 m(2), the change in bias for any of the four equations over 24 months was <or=1.1 mL/min/1.73 m(2), suggesting relatively preserved performance with time. The MDRD equations showed a sustained advantage in estimating renal function that was more evident as GFR declined. CONCLUSION: GFR estimates are inexpensive and show an acceptable longitudinal performance for monitoring CKD patients with GFR <50 mL/min/1.73 m(2). Inaccuracies appear more substantial above this level of GFR, and care with interpretation is required.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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