Predicting 5-Year Risk of RRT in Stage 3 or 4 CKD: Development and External Validation
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives Only a minority of patients with CKD progress to renal failure. Despite the potential benefits of risk stratification in the CKD population, risk prediction models are not routinely used. Our objective was to develop and externally validate a clinically useful and pragmatic prediction model for the 5-year risk of progression to RRT in stage 3 or 4 CKD. Design, setting, participants, & measurements We used a retrospective cohort design. The development cohort consisted of 22,460 Kaiser Permanente Northwest members with stage 3 or 4 CKD (baseline 2002–2008). The validation cohort consisted of 16,553 Kaiser Permanente Colorado members with stage 3–4 CKD (baseline 2006–2008). The final model included eight predictors: age, sex, eGFR, hemoglobin, proteinuria/albuminuria, systolic BP, antihypertensive medication use, and diabetes and its complications. Results In the Northwest and Colorado cohorts, there were 737 and 360 events, and observed 5-year Kaplan–Meier risks of 4.72% (95% confidence interval [95% CI], 4.38 to 5.06) and 2.57% (95% CI, 2.30 to 2.83), respectively. Our prediction model performed extremely well in the development cohort, with a c-statistic of 0.96, an R 2 of 79.7%, and good calibration. We had similarly good performance in the external validation cohort, with a c-statistic of 0.95, R 2 of 81.2%, and good calibration. In the external validation cohort, the observed risk was slightly lower than the predicted risk in the highest-risk quintile. Using the top quintile of predicted risk as a cutpoint gave a sensitivity of 92.2%. Conclusions We developed a pragmatic prediction model and risk score for predicting the 5-year RRT risk in stage 3 and 4 CKD. This model uses variables that are typically available in routine primary care settings, and can be used to help guide important decisions such as timing of referral to nephrology and fistula placement.
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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 | 0,061 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».