Kidney Disease Among Registered Métis Citizens of Ontario: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Indigenous peoples in Canada have higher rates of kidney disease than non-Indigenous Canadians. However, little is known about the risk of kidney disease specifically in the Métis population in Canada. Objective: To compare the prevalence of chronic kidney disease and incidence of acute kidney injury and end-stage kidney disease among registered Métis citizens in Ontario and a matched sample from the general Ontario population. Design: Population-based, retrospective cohort study using data from the Métis Nation of Ontario’s Citizenship Registry and administrative databases. Setting: Ontario, Canada; 2003-2013. Patients: Ontario residents ≥18 years. Measurements: Prevalence of chronic kidney disease and incidence of acute kidney injury and end-stage kidney disease. Secondary outcomes among patients hospitalized with acute kidney injury included non-recovery of kidney function and mortality within 1 year of discharge. Methods: Database codes and laboratory values were used to determine study outcomes. Métis citizens were matched (1:4) to Ontario residents on age, sex, and area of residence. The analysis included 12 229 registered Métis citizens and 48 916 adults from the general population. Results: We found the prevalence of chronic kidney disease was slightly higher among Métis citizens compared with the general population (3.1% vs 2.6%, P = 0.002). The incidence of acute kidney injury was 1.2 per 1000 person-years in both Métis citizens and the general population ( P = 0.54). Of those hospitalized with acute kidney injury, outcomes were similar among Métis citizens and the general population except 1-year mortality, which was higher for Métis citizens (24.5% vs 15.3%, P = 0.03). The incidence of end-stage kidney disease did not differ between groups (<3.0 per 10 000 person-years, P = 0.73). Limitations: The Métis Nation of Ontario Citizenship Registry only captures about 20% of Métis people in Ontario. Administrative health care codes used to identify kidney disease are highly specific but have low sensitivity. Conclusions: Rates of kidney disease were similar or slightly higher for Métis citizens in Ontario compared with the matched general population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».