Primary Care Prescriptions of Potentially Nephrotoxic Medications in Children with CKD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Pediatric CKD management focuses on limiting kidney injury, including avoiding nephrotoxic medications. Nephrotoxic medication prescription practices for children with CKD are unknown. Our objective was to determine the prevalence and rates of primary care prescriptions for potentially nephrotoxic medications in children with CKD versus without CKD. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: We conducted a retrospective, matched population-based cohort study of patients aged <18 years, registered at a general practice participating in the UK Clinical Practice Research Datalink (CPRD) from 1997 to 2017. Children with a clinical code indicating an incident diagnosis of CKD were matched 1:4 to patients without CKD on CKD diagnosis date, sex, age, CPRD practice, and number of general practitioner visits in the year before cohort entry. We calculated the prevalence and the rate of potentially nephrotoxic medication prescriptions throughout the follow-up period in patients with versus without CKD. Primary analyses included the following medication classes: aminoglycosides, antivirals, nonsteroidal anti-inflammatory drugs, salicylates, proton pump inhibitors, and immunomodulators. Secondary analyses used an expanded nephrotoxicity definition that also included, among others, angiotensin-converting enzyme inhibitors and angiotensin receptor blockers. Adjusted prescription rates were calculated using multivariable binomial regression. RESULTS: From 1,535,816 eligible patients, we identified 1018 incident CKD and 4072 non-CKD matches (mean age, 9.8 years [range, 1.1-17.9 years]; 52% male; mean follow-up time, 3.3 years). Overall, 26% of patients with and 15% of patients without CKD were prescribed one or more potentially nephrotoxic medication during follow-up. The overall rate of nephrotoxic medication prescriptions was 71 (95% confidence interval [95% CI], 55 to 93) prescriptions per 100 person-years in patients with CKD and eight (95% CI, 7 to 9) prescriptions per 100 person-years in patients without CKD (adjusted rate ratio, 4.1; 95% CI, 2.7 to 6.1). CONCLUSIONS: Potentially nephrotoxic medications are prescribed at high rates to children with CKD.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».