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Enregistrement W3094295664 · doi:10.1177/2054358120966819

Investigating the Relationship Between Age and Kidney Failure in Adults With Category 4 Chronic Kidney Disease

2020· article· en· W3094295664 sur OpenAlexafffundabout
Huda Al‐Wahsh, Ngan N. Lam, Ping Liu, Robert R. Quinn, Marta Fiocco, Brenda R. Hemmelgarn, Navdeep Tangri, Marcello Tonelli, Pietro Ravani

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationUniversity of Calgary
Mots-clésMedicineKidney diseaseRenal functionHazard ratioAlbuminuriaInternal medicineProportional hazards modelDiabetes mellitusPopulationKidneyEndocrinologyConfidence intervalEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In people with severe chronic kidney disease (CKD), there is an inverse relationship between age and kidney failure. If this relationship is the same at any age (linear), one effect (hazard ratio) will be sufficient for accurate risk prediction; if it is nonlinear, the effect will vary with age. Objective: To investigate the relationship between age and kidney failure in adults with category G4 chronic kidney disease (G4 CKD). Methods: We performed a population-based study using linked administrative databases in Alberta, Canada, to study adults with G4 CKD (estimated glomerular filtration rate [eGFR] = 15-30 mL/min/1.73 m 2 ) and without previously documented eGFR <15 mL/min/1.73 m 2 or renal replacement. We used cause-specific Cox regression to model the relationship between age and the hazard of kidney failure (the earlier of eGFR <10 mL/min/1.73 m 2 or receipt of renal replacement) and death, incorporating spline terms to capture any nonlinear effect of age. We included sex, diabetes mellitus, cardiovascular disease, albuminuria, and eGFR in all models. Results: Of the 27 823 participants (97 731 patient-years at risk; mean age = 76 years, ±13), 19% developed kidney failure and 51% died. The decline in the hazard of kidney failure associated with a given increase in age was not constant but became progressively larger as people aged; that is, the hazard ratio became progressively smaller (closer to 0). Assuming an eGFR of 25 mL/min/1.73 m 2 , for every 10-year increase in age, the hazard ratio declined from 0.76 (95% confidence interval = 0.73-0.79) at age 50 years to 0.43 (95% confidence interval = 34-56) at age 80 years in people without cardiovascular disease, and from 0.75 (95% confidence interval = 0.70-0.79) at age 50 years to 0.36 (95% confidence interval = 0.29-0.45) at age 80 years in people with cardiovascular disease. Conclusions: The relationship between kidney failure and age varies with age. An age-dependent effect, rather than a constant effect, needs to be specified to accurately predict risk. These findings have implications for risk prediction and advanced care planning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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