Variation in Access to Kidney Transplantation Across Renal Programs in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In the United States, kidney transplant rates vary significantly across end-stage renal disease (ESRD) networks. We conducted a population-based cohort study to determine whether there was variability in kidney transplant rates across renal programs in a health care system distinct from the United States. We included incident chronic dialysis patients in Ontario, Canada, from 2003 to 2013 and determined the 1-, 5-, and 10-year cumulative incidence of kidney transplantation in 27 regional renal programs (similar to U.S. ESRD networks). We also assessed the cumulative incidence of kidney transplant for "healthy" dialysis patients (aged 18-50 years without diabetes, coronary disease, or malignancy). We calculated standardized transplant ratios (STRs) using a Cox proportional hazards model, adjusting for patient characteristics (maximum possible follow-up of 11 years). Among 23 022 chronic dialysis patients, the 10-year cumulative incidence of kidney transplantation ranged from 7.4% (95% confidence interval [CI] 4.8-10.7%) to 31.4% (95% CI 16.5-47.5%) across renal programs. Similar variability was observed in our healthy cohort. STRs ranged from 0.3 (95% CI 0.2-0.5) to 1.5 (95% CI 1.4-1.7) across renal programs. There was significant variation in kidney transplant rates across Ontario renal programs despite patients having access to the same publicly funded health care system.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».