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Enregistrement W2797783978 · doi:10.1093/pch/pxy013

Screening for kidney disease in Indigenous Canadian children: The FINISHED screen, triage and treat program

2018· article· en· W2797783978 sur OpenAlexaffabout
Allison Dart, Barry Lavallee, Caroline Chartrand, Lorraine McLeod, Thomas W. Ferguson, Navdeep Tangri, Audrey Gordon, Tom Blydt‐Hansen, Claudio Rigatto, Paul Komenda

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaWinnipeg Regional Health AuthorityDiabetes CanadaUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseRenal functionPopulationBody mass indexOverweightDiabetes mellitusInternal medicinePediatricsEnvironmental healthEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous populations are disproportionately affected by kidney failure at younger ages than other ethnic groups in Canada. As symptoms do not occur until disease is advanced, early kidney disease risk is often unrecognized. We sought to evaluate the yield of community-based screening for early risk factors for kidney disease in youth from rural Indigenous communities in Canada. The FINISHED project screened 11 rural First Nations communities in Manitoba, Canada after community and school engagement. The results for the 10- to 17-year olds are reported here. Body mass index (BMI), blood pressure, estimated glomerular filtration rate (eGFR), hemoglobin A1c’s (HbA1c) and urine albumin-to-creatinine ratios (ACR) were assessed. All children were triaged and referred to either primary or tertiary care, depending on risk. A total of 353 were screened (estimated 22.4% of population). The median age was 12 years (IQR 10 to 13), 55% were female and 55% were overweight or obese. Overall, 21.8% of children had at least one abnormality. Hypertension was identified in 5.4% and 11.9% had prehypertension. None of the children had an eGFR < 60 ml/min/1.73 m2 however 10.5% had an ACR > 3 mg/mmol and 6.2% had an eGFR < 90 ml/min/1.73 m2 suggestive of early kidney disease. Diabetes was identified in 1.4%, and 1.4% had HbA1c’s between 6.1% and 6.49%. Risk factors for chronic kidney disease are highly prevalent in rural Indigenous children. More research is required to confirm the persistence of these findings, and to evaluate the efficacy of screening children to prevent or delay progression to kidney failure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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