CKD: A Call for an Age-Adapted Definition
Notice bibliographique
Résumé
Current criteria for the diagnosis of CKD in adults include persistent signs of kidney damage, such as increased urine albumin-to-creatinine ratio or a GFR below the threshold of 60 ml/min per 1.73 m 2 . This threshold has important caveats because it does not separate kidney disease from kidney aging, and therefore does not hold for all ages. In an extensive review of the literature, we found that GFR declines with healthy aging without any overt signs of compensation (such as elevated single-nephron GFR) or kidney damage. Older living kidney donors, who are carefully selected based on good health, have a lower predonation GFR compared with younger donors. Furthermore, the results from the large meta-analyses conducted by the CKD Prognosis Consortium and from numerous other studies indicate that the GFR threshold above which the risk of mortality is increased is not consistent across all ages. Among younger persons, mortality is increased at GFR <75 ml/min per 1.73 m 2 , whereas in elderly people it is increased at levels <45 ml/min per 1.73 m 2 . Therefore, we suggest that amending the CKD definition to include age-specific thresholds for GFR. The implications of an updated definition are far reaching. Having fewer healthy elderly individuals diagnosed with CKD could help reduce inappropriate care and its associated adverse effects. Global prevalence estimates for CKD would be substantially reduced. Also, using an age-specific threshold for younger persons might lead to earlier identification of CKD onset for such individuals, at a point when progressive kidney damage may still be preventable.
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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 | 0,101 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,011 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,065 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».