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Enregistrement W4205663571 · doi:10.1007/s40620-021-01204-w

Characteristics of outpatients referred for a first consultation with a nephrologist: impact of different guidelines

2022· article· en· W4205663571 sur OpenAlexaboutno aff
Céline Schulz, Ziyad Messikh, Pascal Reboul, S. Cariou, Pedram Ahmadpoor, Emilie Pambrun, Camélia Prelipcean, Florian Garo, Julien Prouvot, Pierre Delanaye, Olivier Moranne

Notice bibliographique

RevueJournal of Nephrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNephrologyKidney diseaseInternal medicineRenal functionReferralProteinuriaCreatinineIntensive care medicineKidneyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic kidney disease (CKD) affects > 10% of the population but not all CKD patients require referral to a nephrologist. Various recommendations for referral to nephrologists are proposed worldwide. We examined the profile of French patients consulting a nephrologist for the first time and compared these characteristics with the recommendations of the International Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO), the French “Haute Autorité de Santé” (HAS), and the Canadian Kidney Failure Risk Equation (KFRE). University Hospital electronic medical records were used to study patients referred for consultation with a nephrologist for the first time from 2016 to 2018. Patient characteristics (age, sex, diabetic status, estimated glomerular filtration rate (eGFR) and urine protein-to-creatinine ratio (PCR), etiology reported by the nephrologist) and 1-year patient follow-up were analyzed and compared with the KDIGO, HAS and Canadian-KFRE recommendations for referral to a nephrologist. The stages were defined according to the KDIGO classification, based upon kidney function and proteinuria. The 1,547 included patients had a median age of 71 [61–79] years with 56% males and 37% with diabetes. The main nephropathies were vascular (40%) and glomerular (20%). The KDIGO classification revealed 30%, 47%, 19%, 4% stages G1-2 to G5, and 50%, 22%, 28% stages A1-A3, respectively. According to KDIGO, HAS and KFRE scores, nephrologist referral was indicated for 42%, 57% and 80% of patients respectively, with poor agreement between recommendations. Furthermore, we observed 890 (57%) patients with an eGFR> 30 ml/min and a urine protein to creatinine ratio 0.5 g/g, mostly aged over 65 years (67%); 40% were diabetic, and 57% had a eGFR > 45 ml/min/1.73m 2 , 56% were diagnosed as vascular nephropathy and 11% with unknown nephropathy. These results underline the importance of better identifying patients for referral to a nephrologist and informing general practitioners. Other referral criteria (age and etiology of the nephropathy) are debatable.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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