Sociodemographic associations with abnormal estimated glomerular filtration rate (eGFR) in a large Canadian city: a cross-sectional observation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: . Certain sociodemographic groups are known to be at risk for CKD, but it is unclear if there are strong associations between these at risk groups with abnormal eGFR test results in Canada. Using only secondary laboratory and Census data, geospatial variation and sociodemographic associations with abnormal eGFR result rate were investigated in Calgary, Alberta. METHODS: Secondary laboratory data from all adult community patients who received an eGFR test result were collected from Calgary Laboratory Service's Laboratory Information System, which is the sole supplier of laboratory services for the large metropolitan city. Group-level sociodemographic variables were inferred by combining laboratory data with the 2011 Canadian Census data. Poisson regression and relative risk (RR) were used to calculate associations between sociodemographic variables with abnormal eGFR. Geographical distribution of abnormal eGFR result rates were analyzed by geospatial analysis using ArcGIS. RESULTS: ). Geospatial analysis revealed distinct geographical variation in abnormal eGFR result rates in Calgary. Women (RR = 1.11, P < 0.0001), and the elderly (age ≥ 70 years; P < 0.0001) were significantly associated with an increased risk for CKD, while visible minority Chinese (RR = 0.73, P = 0.0011), South Asians (RR = 0.67, P < 0.0001) and those with a high median household income (RR = 0.88, P < 0.0001) had a significantly reduced risk for CKD. CONCLUSIONS: Presented here are significant sociodemographic risk associations, and geospatial clustering of abnormal eGFR result rates in a large metropolitan Canadian city. Using solely publically available secondary laboratory and Census data, the results from this study aligns with known sociodemographic risk factors for CKD, as certain sociodemographic variables were at a higher risk for having an abnormal eGFR test result, while others were protective in this analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».