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Enregistrement W3196015703 · doi:10.1016/j.clinthera.2021.07.015

Prevalence of Chronic Kidney Disease in Type 2 Diabetes: The Canadian REgistry of Chronic Kidney Disease in Diabetes Outcomes (CREDO) Study

2021· article· en· W3196015703 sur OpenAlexafffundabout
Lisa Chu, Mark Fuller, Kathyrn Jervis, Antonio Ciaccia, Alexander Abitbol

Notice bibliographique

RevueClinical Therapeutics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensBayer (Canada)LMC Diabetes & Endocrinology (Canada)
Organismes subventionnairesBayer Canada
Mots-clésMedicineKidney diseaseDiabetes mellitusType 2 diabetesDiseaseInternal medicineDisease registryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Chronic kidney disease (CKD) in patients with type 2 diabetes (T2D) is associated with an elevated risk of end-stage kidney disease, cardiovascular disease (CVD), and death. As the breadth of treatment options for CKD in patients with T2D (CKD in T2D) continues to expand, an analysis of the current use of therapies and cardiovascular and kidney outcomes is necessary. The objectives of the study were to assess the prevalence of CKD in T2D among a contemporary cohort of patients, to describe patient characteristics and treatment patterns, and to examine health care practitioner rationale for initiating therapies. METHODS: The study was a retrospective, observational study (module A) with a prospective component (module B). For module A, sociodemographic data, medical history, prescription information, and laboratory investigations for patients seen by an endocrinologist in 2019 were retrieved from the LMC Diabetes Registry. Module B included a subset of patients for health care practitioner surveys to understand rationale for administering angiotensin-converting enzyme inhibitors (ACEis) or angiotensin receptor blockers (ARBs), steroidal mineralocorticoid receptor antagonists (MRAs), sodium-glucose cotransporter 2 inhibitors (SGLT2is), and glucagon-like peptide 1 receptor agonists (GLP-1RAs). Descriptive analyses were conducted. FINDINGS: , and mean glycosylated hemoglobin was 7.6%. Mean diabetes duration was 16 years. The prevalence of CKD in patients with T2D was 47.9%. Common comorbidities were hypertension (76%), dyslipidemia (71%), and obesity (51%). CVD was reported in 22%. The proportion of kidney medications and emerging therapies varied, with 76% of patients using an ACEi or ARB, 48% using an SGLT2i, 30% using a GLP-1RA, and 3% using a steroidal MRA. In module B, physicians identified that ACEis/ARBs, SGLT2is, GLP-1RAs, or steroidal MRAs were administered to primarily treat CKD in 33%, 12%, 0%, and 4% of the patients (n = 500), respectively. IMPLICATIONS: These findings improved our understanding of the current landscape and treatment patterns of CKD inT2D and highlighted the importance of considering treatments that will provide a comprehensive strategy for cardiovascular and kidney risk protection. Despite the high prevalence of CKD and comorbidities reported in a large, Canadian T2D specialist population, ACEis/ARBs, SGLT2is, and GLP-1RAs were underused, especially considering recent clinical trial reports. The relative use of steroidal MRAs was expectedly low. With an immense burden of CKD progression and among patients with T2D, the use of treatments that provide a comprehensive strategy for kidney protection will transform the landscape of CKD in T2D. ClinicalTrials.gov identifier: NCT04445181.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations31
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentnon

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