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Enregistrement W2895822285 · doi:10.1186/s12882-018-1058-3

Prevalence, socio-demographic characteristics, and comorbid health conditions in pre-dialysis chronic kidney disease: results from the Manitoba chronic kidney disease cohort

2018· article· en· W2895822285 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBMC Nephrology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCensus and Population Estimation
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSeven Oaks General HospitalManitoba Health
Organismes subventionnairesDiagnostic Services ManitobaUniversity of Manitoba
Mots-clésMedicineKidney diseaseAlbuminuriaCohortNephrologyPopulationDialysisRenal functionPublic healthCohort studyInternal medicineEnvironmental healthIntensive care medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic Kidney Disease (CKD) is common and its prevalence has increased steadily over several decades. Monitoring of rates and severity of CKD across populations is critical for policy development and resource planning. Administrative health data alone has insufficient sensitivity for this purpose, therefore utilizing population level laboratory data and novel methodology is required for population-based surveillance. The aims of this study include a) develop the Manitoba CKD Cohort, b) estimate CKD prevalence, c) identify individuals at high risk of progression to kidney failure and d) determine rates of comorbid health conditions. METHODS: Administrative health and laboratory data from April 1996 to March 2012 were linked from the data repository at the Manitoba Centre for Health Policy. Prevalence was estimated using three methods: a) all CKD cases in administrative and laboratory databases; b) all CKD cases captured only through the laboratory data; c) and the capture-recapture method. Patients were stratified by risk by estimated Glomerular Filtration Rate (eGFR) and albuminuria based on Kidney Disease Improving Global Outcomes (KDIGO) criteria. For comorbid health conditions, the counts were modelled using a Generalized Linear Model (GLM). RESULTS: The Manitoba CKD Cohort consisted of 55,876 people with CKD. Of these, 18,342 were identified using administrative health data, 27,393 with laboratory data, and 10,141 people were identified in both databases. The CKD prevalence was 5.6% using the standard definition, 10.6% using only people captured by the laboratory data and 10.6% using the capture-recapture method. Of the identified cases, 46% were at high risk of progression to end-stage kidney disease (ESKD), 41% were at low risk and 13% were not classified, due to unavailable laboratory data. High risk cases had a higher burden of comorbid conditions. CONCLUSION: This study reports a novel methodology for population based CKD surveillance utilizing a combination of administrative health and laboratory data. High rates of CKD at risk of progression to ESKD have been identified with this approach. Given the high rates of comorbidity and associated healthcare costs, these data can be used to develop a targeted and comprehensive public health surveillance strategy that encompass a range of interrelated chronic diseases.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,281 · 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