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Enregistrement W4221054591 · doi:10.1016/j.xkme.2022.100440

Independent External Validation and Comparison of Death and Kidney Replacement Therapy Prediction Models in Advanced CKD

2022· article· en· W4221054591 sur OpenAlexaffabout
Susan J. Thanabalasingam, Eduard A. Iliescu, Patrick A. Norman, Andrew G. Day, Ayub Akbari, Gregory L. Hundemer, Christine A. White

Notice bibliographique

RevueKidney Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity of OttawaKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseCohortRenal replacement therapyInternal medicineRenal functionCohort studyStage (stratigraphy)Area under the curve

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale & Objective: The Kidney Failure Risk Equation (KFRE) is widely used to predict the risk of kidney replacement therapy (KRT) initiation in chronic kidney disease (CKD) stages G3-G5. The new Grams calculator developed for advanced CKD (stage G4+) predicts KRT initiation, cardiovascular events, and death by uniquely incorporating the competing risk of death. We aimed to validate this tool in a stage G4+ cohort for death and KRT. Study Design: Retrospective cohort study. Setting & Participants: ) who visited the multidisciplinary CKD clinic at Kingston Health Sciences Center in Ontario, Canada. Outcomes & Analytical Approach: Discrimination and calibration were examined for the outcome of death using the 2- and 4-year Grams scores. The 2- and 5-year KFRE and 2- and 4-year Grams scores were compared in terms of discrimination and calibration for KRT. Results: There were 91, 161, and 206 death events and 90, 145, and 159 KRT events in our cohort at 2, 4, and 5 years, respectively. The Grams model demonstrated modest discrimination for death at 4 years (area under the curve [AUC] 0.70; 95% CI, 0.65-0.75) and performed worse at 2 years (AUC, 0.63; 95% CI, 0.57-0.70). It only overpredicted death by approximately 10% across most of the predicted range. Both models had similar discrimination for KRT at 2 years (KFRE AUC, 0.83; 95% CI, 0.78-0.88 and Grams AUC, 0.8; 95% CI, 0.76-0.87), 4 years (Grams AUC, 0.82; 95% CI, 0.77-0.86), and 5 years (KFRE AUC, 0.81; 95% CI, 0.76-0.85). There was excellent calibration for KRT using the 2-year KFRE and Grams values for predicted risk thresholds of ≤15% and using the 5-year KFRE and 4-year Grams values for predicted risk thresholds of ≤20%. At higher risk ranges, KFRE overpredicts and Grams underpredicts the KRT risk. Limitations: This is a single-center study with a primarily White cohort limited by smaller sample sizes at the higher ranges of the predicted risks, particularly for the Grams calculator. Conclusions: The Grams model provides moderately accurate death predictions, and consideration should be given to its incorporation into patient education and advanced care planning. Both the Grams and KFRE models remain clinically useful for determining KRT risks in advanced CKD.

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)0,081
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0810,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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