The 3-Year Incidence of Gout in Elderly Patients with CKD
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives The risk of gout across CKD stages is not well described. Design, setting, participants, & measurements We performed a retrospective cohort study using linked health care databases from Ontario, Canada from 2002 to 2010. The primary outcome was the 3-year cumulative incidence of gout, on the basis of diagnostic codes. We presented our results by level of kidney function (eGFR≥90 ml/min per 1.73 m 2 , 60–89, 45–59, 30–44, 15–29, and chronic dialysis) and by sex. Additional analyses examined the risk of gout adjusting for clinical characteristics, incidence of gout defined by the receipt of allopurinol or colchicine, and gout risk in a subpopulation stratified by the level of eGFR and albuminuria. Results Of the 282,925 adults aged ≥66 years, the mean age was 75 years and 57.9% were women. The 3-year cumulative incidence of gout was higher in older adults with a lower level of eGFR. In women, the 3-year cumulative incidence of gout was 0.6%, 0.7%, 1.3%, 2.2%, and 3.4%, and in men the values were 0.8%, 1.2%, 2.5%, 3.7%, and 4.6%, respectively. However, patients on chronic dialysis had a lower 3-year cumulative incidence of gout (women 2.0%, men 2.9%) than those with more moderate reductions in kidney function ( i.e. , eGFR 15–44 ml/min per 1.73 m 2 ). The association between a greater loss of kidney function and a higher risk of diagnosed gout was also evident after adjustment for clinical characteristics and in all additional analyses. Conclusions Patients with a lower level of eGFR had a higher 3-year cumulative incidence of gout, with the exception of patients receiving dialysis. Results can be used for risk stratification.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».