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Enregistrement W4380625917 · doi:10.1093/ndt/gfad063c_4494

#4494 DRUG UTILIZATION FOLLOWING INCIDENT CHRONIC KIDNEY DISEASE: AN OBSERVATIONAL STUDY IN THE UNITED STATES AND JAPAN

2023· article· en· W4380625917 sur OpenAlexaff
Navdeep Tangri, Johan Bodegård, Lai San Hong, Cassandra Nan, Tadashi Sofue

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseDialysisDiscontinuationRenal functionInternal medicineDiabetes mellitusHeart failureHemodialysisCreatinineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Aims Chronic kidney disease (CKD) affects >840 million individuals worldwide and is a leading cause of morbidity and mortality. Complications include cardiorenal outcomes (e.g. end stage kidney disease and heart failure (HF)) and premature death, which may be preventable with early identification and appropriate treatment of CKD. Treatment of CKD with renin-angiotensin-system inhibitors (RASi) has been the main recommendation of guidelines in the past 20 years, but prescribing rates remain low and discontinuation rates remain high, particularly after adverse events like hyperkalaemia episodes. This study aims to describe RASi utilization following incident CKD. Method Adult patients with incident CKD in the United States (US; OPTUM Market Clarity until 31 March 2022) and Japan (Medical Data Vision until 28 February 2022) from 1 January 2016 onwards were included. CKD was defined as any of the following: a UACR measure of ≥30 mg/g, two estimated glomerular filtration rate (eGFR) ≥90 days apart of which the second was ≤75 ml/min/1.73 m2, or a CKD diagnosis code. Patients were included if they had an eGFR ≤60 ml/min/1.73 m2. Patients with ongoing RASi treatment at index, a history of diabetes, heart failure or dialysis were excluded. Results A total of 66,375 incident CKD patients were identified in the US (n = 32,158) and Japan (n = 34,217). Mean age was 66 and 78 years in the US and Japan, respectively, and about half of the patients were female. Mean eGFR was 48 and 40 ml/min/1.73 m2 in the US and Japan, respectively. Approximately 30% of patients had cardiovascular disease, but only 13% (US) and less than 5% (Japan) were prescribed cardiovascular preventive drugs (e.g. statins and low dose aspirin). During a 1-year follow-up after the incident CKD index date, only 15% and 5% had been initiated on RASi in the US and Japan, respectively (Figure 1). Time to RASi initiation was shorter among those with a CKD diagnosis vs those without a diagnosis (US: 15 vs 19 months, Japan: 6 vs 11 months). Of those who initiated treatment, approximately 50% discontinued within one year (Figure 1). Results for initiation and discontinuation were similar across CKD stages in both countries. Conclusion In the US and Japan, initiation of RASi was remarkably low among newly identified CKD patients, and discontinuation of initiated treatment was substantial. Given that most patients with CKD benefit from multi-drug therapy (RASi + SGLT2i) for slowing CKD progression and reduction of adverse events, efforts to increase prescribing and adherence are needed.

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)0,002
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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