Prevalence of undiagnosed stage 3 chronic kidney disease in France, Germany, Italy, Japan and the USA: results from the multinational observational REVEAL-CKD study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: REVEAL-CKD aims to estimate the prevalence of, and factors associated with, undiagnosed stage 3 chronic kidney disease (CKD). DESIGN: Multinational, observational study. SETTING: Data from six country-specific electronic medical records and/or insurance claims databases from five countries (France, Germany, Italy, Japan and the USA [two databases]). PARTICIPANTS: ). Undiagnosed cases lacked an International Classification of Diseases 9/10 diagnosis code for CKD (any stage) any time before, and up to 6 months after, the second qualifying eGFR measurement (study index). MAIN OUTCOME MEASURES: The primary outcome was point prevalence of undiagnosed stage 3 CKD. Time to diagnosis was assessed using the Kaplan-Meier approach. Factors associated with lacking a CKD diagnosis and risk of diagnostic delay were assessed using logistic regression adjusted for baseline covariates. RESULTS: The prevalence of undiagnosed stage 3 CKD was 95.5% (19 120/20 012 patients) in France, 84.3% (22 557/26 767) in Germany, 77.0% (50 547/65 676) in Italy, 92.1% (83 693/90 902) in Japan, 61.6% (13 845/22 470) in the US Explorys Linked Claims and Electronic Medical Records Data database and 64.3% (161 254/250 879) in the US TriNetX database. The prevalence of undiagnosed CKD increased with age. Factors associated with undiagnosed CKD were female sex (vs male, range of odds ratios across countries: 1.29-1.77), stage 3a CKD (vs 3b, 1.81-3.66), no medical history (vs a history) of diabetes (1.26-2.77) or hypertension (1.35-1.78). CONCLUSIONS: There are substantial opportunities to improve stage 3 CKD diagnosis, particularly in female patients and older patients. The low diagnosis rates in patients with comorbidities that put them at risk of disease progression and complications require attention. TRIAL REGISTRATION: NCT04847531.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».