External Validation of the Kidney Failure Risk Equation and Re-Calibration with Addition of Ultrasound Parameters
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Progression of CKD toward ESRD is heterogeneous. The Kidney Failure Risk Equation (KFRE) was developed to identify CKD patients at high risk of ESRD. We aimed to externally validate KFRE and to test whether the addition of predefined Duplex ultrasound markers - renal resistive index (RRI) or difference of resistive indices in spleen and kidney (DI-RISK) - improved ESRD prediction. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: The prospective Cardiovascular and Renal Outcome in CKD 2-4 Patients-The Fourth Homburg evaluation (CARE FOR HOMe) study recruits CKD stage G2-G4 patients referred to a tertiary referral center for nephrologic care. Four hundred three CARE FOR HOMe participants enrolled between 2008 and 2012 had available RRI measurements at study inclusion; they were subsequently followed for a mean of 4.4±1.6 years. This subcohort was used to validate KFRE and to assess the added value of the ultrasound markers (new models KFRE+RRI and KFRE+DI-RISK). Model performance was assessed by log-likelihood ratio test, c-statistic, integrated discrimination improvement metrics (for study participants without subsequent ESRD [IDI No ESRD] and for patients with ESRD [IDI ESRD]), and calibration plots. If either new model improved on KFRE, we determined to validate it in an independent cohort of 162 CKD patients. RESULTS: KFRE predicted ESRD in CARE FOR HOMe participants with a c-statistic of 0.91 (95% confidence interval, 0.83 to 0.99). Adding RRI improved the KFRE model (P<0.001), and the KFRE+RRI model was well calibrated; however, the c-statistic (0.91 [0.83-1.00]) was similar, and overall sensitivity (IDI No ESRD=0.05 [0.00-0.10]) or overall specificity (IDI ESRD=0.00 [0.00-0.01]) did not improve. Adding DI-RISK did not improve the KRFE model. In the external validation cohort, we confirmed that the KFRE+RRI model did not outperform KFRE. CONCLUSIONS: Routine Duplex examinations among CKD patients did not improve risk prediction for progression to ESRD beyond a validated equation.
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 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 | 0,073 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».