Prevalence and progression of chronic kidney disease among patients with type <scp>2</scp> diabetes: Insights from the <scp>DISCOVER</scp> study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We report the prevalence and change in severity of chronic kidney disease (CKD) in DISCOVER, a global, 3‐year, prospective, observational study of patients with type 2 diabetes (T2D) initiating second‐line glucose‐lowering therapy. CKD stages were defined according to estimated glomerular filtration rate (eGFR). Overall, 7843 patients from 35 countries had a baseline serum creatinine measurement. Of these (56.7% male; mean age: 58.1 years; mean eGFR: 87.5 mL/min/1.73 m 2 ), baseline prevalence estimates for stage 0‐1, 2, 3 and 4‐5 CKD were 51.4%, 37.7%, 9.4% and 1.4%, respectively. A total of 5819 patients (74.2%) also had at least one follow‐up serum creatinine measurement (median time between measurements: 2.9 years, interquartile range: 1.9‐3.0 years). Mean eGFR decreased slightly to 85.7 mL/min/1.73 m 2 over follow‐up. CKD progression (increase of ≥1 stage) occurred in 15.7% of patients, and regression (decrease of ≥1 stage) in 12.0%. In summary, a substantial proportion of patients with T2D developed CKD or had CKD progression after the initiation of second‐line therapy. Renal function should be regularly monitored in these patients, to ensure early CKD diagnosis and treatment.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».