1051-P: Inside CKD: Modeling the Future Global Burden of Chronic Kidney Disease in Patients with Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Type 2 diabetes (T2D) is a leading cause of chronic kidney disease (CKD). Future trajectories of CKD prevalence, progression, and outcomes in patients with T2D are key considerations for policy planning and healthcare implementation. Using country-specific patient-level microsimulation, Inside CKD aims to model the global clinical and economic burden of CKD for 2020-2025.Methods: We used the Inside CKD microsimulation to model the clinical burden of CKD in patients with T2D. We constructed virtual populations using country-specific data, including demographics and prevalence of concomitant CKD (by stage) and T2D, from multiple published sources.Results: Preliminary data from three countries demonstrate that in 2020-2025 the number of patients with T2D and CKD is expected to rise by 6.5% in the UK, 13.2% in the US, and 16.6% in Canada (Figure). The largest increase is expected in the 35-64-years age group in the UK (21.8%) and in the ≥ 65-years age group in the US and Canada (16.7% and 21.2%, respectively).Conclusion: This microsimulation models a linear increase in the number of patients with both T2D and CKD over 5 years, including consistent increases in the number of patients with T2D and CKD stages 3b-5. Reliable epidemiologic models can help inform future country-specific healthcare policy and the design of interventions focused on early diagnosis and slowing CKD progression.View largeDownload slideView largeDownload slide DisclosureJ. Sanchez: Employee; Self; AstraZeneca, Stock/Shareholder; Self; AstraZeneca. J. Halimi: None. E. Kanda: Speaker’s Bureau; Self; AstraZeneca K. K. G. Li: None. F. Mennini: None. J. Navarro-gonzalez: None. S. T. Nolan: Employee; Self; AstraZeneca, Employee; Spouse/Partner; Biomarin, Stock/Shareholder; Self; AstraZeneca, Stock/Shareholder; Spouse/Partner; Biomarin. A. Power: Advisory Panel; Self; AstraZeneca, Bayer U. S., Napp Pharmaceuticals, Vifor Pharma Management Ltd., Consultant; Self; AstraZeneca, Speaker’s Bureau; Self; Alexion Pharmaceuticals, Inc., AstraZeneca, Napp Pharmaceuticals, Vifor Pharma Management Ltd. L. Retat: Employee; Self; HealthLumen. N. Tangri: Consultant; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., ClinPredict Inc, Eli Lilly and Company, Mesentech, Otsuka America Pharmaceutical, Inc., PulseData, Roche Pharma, Tricida, Inc., Research Support; Self; Janssen Pharmaceuticals, Inc. L. Webber: Employee; Self; HealthLumen. A. Sultan: Employee; Self; AstraZeneca, Stock/Shareholder; Self; AstraZeneca. J. Wish: Advisory Panel; Self; Akebia Therapeutics, Inc., AstraZeneca, Rockwell Medical, Vifor Pharma Management Ltd., Speaker’s Bureau; Self; Akebia Therapeutics, Inc., AstraZeneca. M. Xu: Employee; Self; HealthLumen. J. Ärnlöv: Advisory Panel; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Other Relationship; Self; Novartis AG. M. C. Batista: None. C. Cabrera: Employee; Self; AstraZeneca, Stock/Shareholder; Self; AstraZeneca. J. Card-gowers: Employee; Self; HealthLumen. S. Chadban: Advisory Panel; Self; Astellas Pharma Inc., AstraZeneca, Novartis Pharmaceuticals Corporation. G. M. Chertow: Advisory Panel; Self; Ardelyx, Baxter, Cricket Health, DURECT Corporation, Gilead Sciences, Inc., Reata Pharmaceuticals, Inc., Other Relationship; Self; Akebia Therapeutics, Inc., AstraZeneca, Vertex Pharmaceuticals Incorporated. L. Denicola: Consultant; Self; AstraZeneca, Mundipharma International, Novo Nordisk.FundingAstraZeneca
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».