Removing race from the CKD-EPI equation and its impact on prognosis in a predominantly White European population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While American nephrology societies recommend using the 2021 Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) estimated glomerular filtration rate (eGFR) equation without a Black race coefficient, it is unknown how this would impact disease distribution, prognosis and kidney failure risk prediction in predominantly White non-US populations. METHODS: We studied 1.6 million Stockholm adults with serum/plasma creatinine measurements between 2007 and 2019. We calculated changes in eGFR and reclassification across KDIGO GFR categories when changing from the 2009 to 2021 CKD-EPI equation; estimated associations between eGFR and the clinical outcomes kidney failure with replacement therapy (KFRT), (cardiovascular) mortality and major adverse cardiovascular events using Cox regression; and investigated prognostic accuracy (discrimination and calibration) of both equations within the Kidney Failure Risk Equation. RESULTS: Compared with the 2009 equation, the 2021 equation yielded a higher eGFR by a median [interquartile range (IQR)] of 3.9 (2.9-4.8) mL/min/1.73 m2, which was larger at older age and for men. Consequently, 9.9% of the total population and 36.2% of the population with CKD G3a-G5 was reclassified to a higher eGFR category. Reclassified individuals exhibited a lower risk of KFRT, but higher risks of all-cause/cardiovascular death and major adverse cardiovascular events, compared with non-reclassified participants of similar eGFR. eGFR by both equations strongly predicted study outcomes, with equal discrimination and calibration for the Kidney Failure Risk Equation. CONCLUSIONS: Implementing the 2021 CKD-EPI equation in predominantly White European populations would raise eGFR by a modest amount (larger at older age and in men) and shift a major proportion of CKD patients to a higher eGFR category. eGFR by both equations strongly predicted outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».