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Enregistrement W4311701382 · doi:10.7759/cureus.32248

The Prevalence of Chronic Kidney Disease and Albuminuria in Patients With Type 1 and Type 2 Diabetes Attending a Single Centre

2022· article· en· W4311701382 sur OpenAlexaff
MS Majeed, Fahad Ahmed, Mary Teeling

Notice bibliographique

RevueCureus · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAlbuminuriaKidney diseaseDiabetes mellitusType 2 diabetesInternal medicineType 2 Diabetes MellitusDiabetic nephropathyPopulationCreatinineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Diabetes is the leading cause of chronic kidney disease worldwide. Diabetic kidney disease is one of the microvascular complications of diabetes and it involves changes in glomerular hemodynamics, interstitial fibrosis, and tubular atrophy. Early detection and management of Diabetic kidney disease (DKD) help to reduce morbidity and mortality. This study aims to assess the prevalence of nephropathy and albuminuria in the diabetic population attending an Irish tertiary care center. Methods Retrospective data collection and analysis of patients diagnosed with Type 1 diabetes mellitus (T1DM) and Type 2 diabetes mellitus (T2DM) through the Development and Integration of Accurate Mathematical Operations in Numerical Data-Processing (DIAMOND) database in a single Irish tertiary care center. An audit tool was used to collect patients' information including gender, age, type of diabetes, serum creatinine, urinary albumin excretion, albumin creatinine ratio (ACR), body mass index, and last available glycated hemoglobin (HbA1c). Results Out of 7394 subjects with T2DM, 3139 (42%) were identified with chronic kidney disease (CKD). There were 1866 subjects with positive ACR out of 3139 subjects with CKD in the T2DM cohort. This shows that 25% of subjects have diabetic kidney disease and 17% have CKD of undetermined etiology. In the T1DM cohort with 1166 subjects, 209 (18%) were identified with CKD. Out of these 209 subjects with CKD, 164 (14%) were ACR-positive. The prevalence of CKD and albuminuria were related to age in both T1DM and T2DM populations. Albuminuria showed a linear relationship with age in subjects with no known CKD, which shows that age causally relates to albuminuria independent of type and duration of diabetes. Conclusion CKD is more prevalent in patients with T2DM as compared to T1DM, whereas the prevalence of albuminuria is higher in the T1DM population.

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)0,003
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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