The See Kidney Disease Targeted Screening Program for CKD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The effectiveness of targeted screening for identification of CKD is largely unknown. The See Kidney Disease (SeeKD) targeted screening project aimed to determine the prevalence of unrecognized CKD in Canada. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: The SeeKD project was conducted across Canada using a convenience sample approach and events to identify adults with risk factors for CKD (i.e., diabetes, hypertension, vascular disease, family history of kidney problems, etc.). Participants with at least one risk factor received a point-of-care creatinine measurement to identify unrecognized CKD (CKD-Epidemiology Collaboration eGFR <60 ml/min per 1.73 m(2)). Baseline information included clinical characteristics, sociodemographics, and health knowledge. Semistructured telephone interviews were conducted with each Kidney Foundation of Canada branch (regionalized locations) after the screening events to characterize local screening strategies, which were subsequently categorized as individual-targeted (specifically targeting individuals at risk of CKD) and community-targeted (event in a community location in proximity to a high-risk population). We calculated the prevalence of unrecognized CKD overall, and by screening strategy. RESULTS: Between January 2011 and February 2014, 6329 Canadians participated in SeeKD screening events. Participants were predominantly female (65.3%), middle-aged (mean, 58.5 years), and the majority (88.9%) self-reported at least one risk factor for CKD. Of participants with at least one risk factor, 92.3% (n=5194) were screened, of whom 18.8% (95% confidence interval [95% CI], 17.8 to 19.9) had unrecognized CKD; the majority (13.8%) had stage 3a CKD (eGFR=45-60 ml/min per 1.73 m(2)). The prevalence of unrecognized CKD was higher for branches with individual versus community-targeted events (21.9% [95% CI, 20.5 to 23.4] versus 14.7% [95% CI, 13.2 to 16.2]). CONCLUSIONS: Targeted screening identified a high proportion of individuals with risk factors for CKD and a high prevalence of unrecognized CKD. Future research will evaluate the ability of targeted screening to promote self-management behaviors addressing priorities for people with CKD.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».