The Kidney Failure Risk Equation Score and CKD Care Delivery Measures: A Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE & OBJECTIVE: The 4-variable kidney failure risk equation (KFRE) allows for the prediction of chronic kidney disease (CKD) progression using age, sex, estimated glomerular filtration rate, and urine albumin/creatinine ratio. Electronic health records enable KFRE auto-calculation, and registries allow population-level application. We assessed whether 2-year KFRE score categories are associated with CKD care metrics. STUDY DESIGN: Cross-sectional cohort. SETTING & PARTICIPANTS: This study included individuals with CKD in March 2020 who were receiving care within the Partners HealthCare system in Massachusetts. OUTCOMES: The presence of sufficient data to calculate the KFRE and, among those with a KFRE score, performance on CKD clinical care metrics, including (1) prescription of angiotensin-converting enzyme inhibitor or angiotensin receptor blocker; (2) blood pressure at goal (<140/90 mm Hg) based on clinic measurements; (3) composite metric of hepatitis B virus immunity; (4) composite metric of referral, evaluation, or waitlist status for kidney transplantation; (5) advance directive documentation; (6) yearly influenza vaccination; and (7) pneumonia vaccination. ANALYTICAL APPROACH: Multivariable logistic regression analysis was used to analyze the association of KFRE score category with CKD care metrics. RESULTS: Of 61,546 patients, 18,272 (30%) had auto-calculated 2-year KFRE scores; the remaining patients lacked KFRE scores because of absent albuminuria assessment. Individuals with a KFRE score were more likely to have a primary care provider or nephrologist. Among patients with 2-year KFRE scores, high-risk patients had increased odds of completing advance directives (OR, 1.52; 95% CI, 1.07-2.17), while low-risk patients had decreased odds of influenza vaccination (OR, 0.85; 95% CI, 0.75-0.97). Patients with moderate- and high-risk KFRE scores had lower odds of having blood pressure at goal (OR, 0.77; 95% CI, 0.61-0.96 and OR, 0.63; 95% CI, 0.44-0.88, respectively). LIMITATIONS: Albuminuria data may have been assessed outside of the Partners system. CONCLUSIONS: A higher-risk KFRE score is associated with the delivery of some but not all CKD care measures. An opportunity exists to improve albuminuria measurement.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».