Screening for renal disease using serum creatinine: who are we missing?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Appropriate management and timely referral of patients with early renal disease often depend on the identification of renal insufficiency by primary care physicians. Serum creatinine (SCr) levels are frequently used as a screening test for renal dysfunction; however, patients can have significantly decreased glomerular filtration rates (GFR) with normal range SCr values, making the recognition of renal dysfunction more difficult. This study was designed to estimate the prevalence of patients who have significantly reduced GFR as calculated by the Cockcroft-Gault (C-G) formula, but normal-range SCR: METHODS: The study included 2781 outpatients referred by community physicians to an urban laboratory network for SCr measurement. GFR was estimated using the C-G formula. Patients were grouped according to the concordance of SCr level abnormalities (abnormal >130 micromol/l) with significantly abnormal C-G values (abnormal </=50 ml/min). The C-G value of < or =50 ml/min was chosen to reflect substantial renal impairment in all age groups. A further analysis of historical laboratory data was undertaken to determine if there were previously documented changes in renal function parameters in those patients who had overt renal dysfunction during the study period. RESULTS: Of the 2781 outpatients referred, 2543 (91.4%) had normal SCr levels. Of these patients, 387/2543 (15.2%) had C-G calculated GFR < or =50 ml/min, representing substantially impaired renal function. Among patients with normal SCr, abnormal C-G values were identified in 47.3% > or =70 years old, 12.6% 60-69 years old, and 1.2% 40-59 years old. Analysis of historical available laboratory data for patients with abnormal SCr and abnormal C-G values showed that 2 years prior to the study period, 72% of this group had abnormal SCr, while 18% had normal SCr with abnormal C-G values, and 10% had normal SCr with normal C-G values. CONCLUSIONS: This study documents the substantial prevalence of significantly abnormal renal function among patients identified by laboratories as having normal-range SCR: Including calculated estimates of GFR in routine laboratory reporting may help to facilitate the early identification of patients with renal impairment.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».