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Enregistrement W2891650217 · doi:10.1177/2054358118799690

Trends in Biopsy-Based Diagnosis of Kidney Disease: A Population Study

2018· article· en· W2891650217 sur OpenAlexaffabout
Amanda Cunningham, Hallgrímur Benediktsson, Daniel A. Muruve, Ainslie M. Hildebrand, Pietro Ravani

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseasePopulationBiopsyIncidence (geometry)Retrospective cohort studyRenal biopsyCohortDiabetes mellitusNephrologyInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Kidney biopsy is considered the gold standard for diagnosis of renal disease. It is increasingly performed in cases of diagnostic uncertainty, including in patients with coexistent diabetes and hypertension, for which a presumptive clinical diagnosis can be made. Little is known about the incidence and distribution of biopsy-proven kidney diseases. Changes in the distribution of biopsy diagnoses over time may have significant implications for resource allocation and future research. OBJECTIVE: We studied the relative frequency of kidney diseases in Southern Alberta over the past 30 years, to determine whether the population-standardized annual biopsy rate and incidence of selected diagnostic categories have changed. We hypothesized an increasing incidence of renal biopsies and a growing proportion of nonglomerular diseases (eg, tubulointerstitial disorders) likely due to evolving indications for biopsy. Given the rise in obesity, diabetes, and aging population with chronic kidney disease (CKD), we anticipated a rise in nephroangiosclerosis and diabetic nephropathy over time. DESIGN: Retrospective population-based cohort study using the Biobank for the Molecular Classification of Kidney Disease (BMCKD). SETTING: Southern Alberta, Canada. PATIENTS: All patients who underwent renal biopsy between 1985 and 2015 in our database. MEASUREMENTS: We used descriptive and quantitative analysis to characterize demographics and biopsy-based diagnoses. METHODS: We conducted a retrospective population-based cohort study to analyze all consecutive patients who underwent at least one kidney biopsy over a 30-year period in Southern Alberta (1985-2015). We considered the first adequate biopsy. We described the annual standardized incidence of biopsy-proven kidney diseases over time and summarized associated patient characteristics. We assumed a Poisson distribution for biopsy counts and used provincial demographic information to standardize rates. RESULTS: During the study period, 6434 people (58% male; mean age: 47.9 years) underwent a kidney biopsy. The population-standardized annual biopsy rate increased from 10.8 biopsies per 100 000 person-years in the first 5 years of the study (1985-1989) to 18.2 biopsies per 100 000 person-years in the last 5 years (2010-2014). The mean age at the time of biopsy increased from 42.5 years (1985-1989) to 51.4 years (2010-2014). Glomerular diseases remained the most prevalent histopathological group, with a growing representation of diabetic kidney disease from 3.69% to 16.18%, and a relative decrease in the proportion of other glomerular diseases from 72.32% to 62.92% of glomerular diagnoses. Tubulointerstitial diseases increased from 5.87% to 7.36% of total diagnoses. LIMITATIONS: Classification schemes have changed over time, so recently recognized conditions may have been misclassified in earlier data. There was a changing group of pathologists and nephrologists over this period. Variations in interpretation and application of biopsy indications by physician may influence recorded prevalence of certain diagnoses. We do not yet have complete information on indications or patient outcomes linked to the database. CONCLUSIONS: In Southern Alberta, kidney biopsy is being utilized more frequently and in older people. Diabetic nephropathy is increasingly diagnosed, which may reflect either or both changes in the prevalence of causative factors and local biopsy practices.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations46
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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