Variation in Kidney Transplant Referral Across Chronic Kidney Disease Programs in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Eligible patients with kidney failure should have equal access to kidney transplantation. Transplant referral is the first crucial step toward receiving a kidney transplant; however, studies suggest substantial variation in the rate of kidney transplant referral across regions. The province of Ontario, Canada, has a public, single-payer health care system with 27 regional chronic kidney disease (CKD) programs. The probability of being referred for kidney transplant may not be equal across CKD programs. Objective: To determine whether there is variability in kidney transplant referral rates across Ontario's CKD programs. Design: Population-based cohort study using linked administrative health care databases from January 1, 2013, to November 1, 2016. Setting: Twenty-seven regional CKD programs in the province of Ontario, Canada. Patients: Patients approaching the need for dialysis (advanced CKD) and patients receiving maintenance dialysis (maximum follow-up: November 1, 2017). Measurements: Kidney transplant referral. Methods: We calculated the 1-year unadjusted cumulative probability of kidney transplant referral for Ontario's 27 CKD programs using the complement of Kaplan-Meier estimator. We calculated standardized referral ratios (SRRs) for each CKD program, using expected referrals from a 2-staged Cox proportional hazards model, adjusting for patient characteristics in the first stage. Standardized referral ratios with a value less than 1 were below the provincial average (maximum possible follow-up of 4 years 10 months). In an additional analysis, we grouped CKD programs according to 5 geographic regions. Results: Among 8641 patients with advanced CKD, the 1-year cumulative probability of kidney transplant referral ranged from 0.9% (95% confidence interval [CI]: 0.2%-3.7%) to 21.0% (95% CI: 17.5%-25.2%) across the 27 CKD programs. The adjusted SRR ranged from 0.2 (95% CI: 0.1-0.4) to 4.2 (95% CI: 2.1-7.5). Among 6852 patients receiving maintenance dialysis, the 1-year cumulative probability of transplant referral ranged from 6.4% (95% CI: 4.0%-10.2%) to 34.5% (95% CI: 29.5%-40.1%) across CKD programs. The adjusted SRR ranged from 0.2 (95% CI: 0.1-0.3) to 1.8 (95% CI: 1.6-2.1). When we grouped CKD programs according to geographic region, we found that patients residing in Northern regions had a substantially lower 1-year cumulative probability of transplant referral. Limitations: Our cumulative probability estimates only captured referrals within the first year of advanced CKD or maintenance dialysis initiation. Conclusions: There is marked variability in the probability of kidney transplant referral across CKD programs operating in a publicly funded health care system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».