Distribution of cardiovascular disease and retinopathy in patients with type 2 diabetes according to different classification systems for chronic kidney disease: a cross-sectional analysis of the renal insufficiency and cardiovascular events (RIACE) Italian multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The National Kidney Foundation's Kidney Disease Outcomes Quality Initiative (NKF's KDOQI) staging system for chronic kidney disease (CKD) is based primarily on estimated GFR (eGFR). This study aimed at assessing whether reclassification of subjects with type 2 diabetes using two recent classifications based on both eGFR and albuminuria, the Alberta Kidney Disease Network (AKDN) and the Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO), provides a better definition of burden from cardiovascular disease (CVD) and diabetic retinopathy (DR) than the NKF's KDOQI classification. METHODS: This is a cross-sectional analysis of patients with type 2 diabetes (n = 15,773) from the Renal Insufficiency And Cardiovascular Events Italian Multicenter Study, consecutively visiting 19 Diabetes Clinics throughout Italy in years 2007-2008. Exclusion criteria were dialysis or renal transplantation. CKD was defined based on eGFR, as calculated from serum creatinine by the simplified Modification of Diet in Renal Disease Study equation, and albuminuria, as measured by immunonephelometry or immunoturbidimetry. DR was assessed by dilated fundoscopy. Prevalent CVD, total and by vascular bed, was assessed from medical history by recording previous documented major acute events. RESULTS: Though prevalence of complications increased with increasing CKD severity with all three classifications, it differed significantly between NKF's KDOQI stages and AKDN or KDIGO risk categories. The AKDN and KDIGO systems resulted in appropriate reclassification of uncomplicated patients in the lowest risk categories and a more graded independent association with CVD and DR than the NKF's KDOQI classification. However, CVD, but not DR prevalence was higher in the lowest risk categories of the new classifications than in the lowest stages of the NKF's KDOQI, due to the inclusion of subjects with reduced eGFR without albuminuria. CVD prevalence differed also among eGFR and albuminuria categories grouped into AKDN and KDIGO risk category 1 and moderate, respectively, and to a lesser extent into higher risk categories. CONCLUSIONS: Though the new systems perform better than the NKF's KDOQI in grading complications and identifying diabetic subjects without complications, they might underestimate CVD burden in patients assigned to lower risk categories and should be tested in large prospective studies. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov; NCT00715481.
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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) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».