1460-P: Prevalence of Chronic Kidney Disease Associated with Type 1 Diabetes in the U.S.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic kidney disease (CKD) is associated with an increased risk of kidney failure, cardiovascular events, and mortality in patients with type 1 diabetes (T1D). However, the prevalence of CKD associated with T1D in the US is unclear. The aim of this study was to estimate the prevalence of CKD in people with T1D in the US using data collected in the National Health Examinations Survey (NHANES). Methods: People with T1D were identified from NHANES using an established algorithm (Mosslemi et al. Cardiovasc Endocrinol Metab. 2020). Adults aged ≥18 years with CKD in this group were identified by single measurements of estimated glomerular filtration rate (eGFR) ≤60 mL/min/1.73 m2 or urinary albumin-to-creatinine ratio (UACR) ≥30 mg/g. The NHANES data were used to create corresponding weighted variables to represent the US Results: During 2015 to 2018, diabetes was identified in 1647 of 19,225 adults surveyed in NHANES. Among those with diabetes, CKD was present in 20 out of 47 people with T1D with evaluable eGFR and UACR, corresponding to an unweighted estimate of 43%. CKD status was uncertain in 7 patients with T1D as their eGFR and/or UACR measurements were not available (unweighted estimate). In the CKD and T1D group, 59% were male and 60% were non-Hispanic White (weighted characteristics). Mean eGFR (SD) was 57 (4) mL/min/1.73 m2 and median UACR (IQR) was 89 (8-875) mg/g (weighted characteristics). Since the weighted overall number of adult people with T1D in the US was estimated at 1,202,739 (95% CI: 681,820-1,723,657), the corresponding number with T1D and CKD with evaluable eGFR and UACR was 258,196 (95% CI: 71,189-445,203), corresponding to a weighted estimate of 21%. Conclusions: CKD was common in people with T1D and evaluable eGFR and UACR based on recent US data. Since the absolute number in NHANES was small, these prevalence estimates should be interpreted cautiously and validated in other cohorts. Disclosure P.Rossing: Other Relationship; Abbott Diagnostics, AstraZeneca, Bayer Inc., Boehringer Ingelheim Inc., Novo Nordisk, Merck KGaA, Gilead Sciences, Inc., Sanofi. P.Groop: Advisory Panel; Boehringer-Ingelheim, Bayer Inc., Speaker's Bureau; AstraZeneca, Boehringer-Ingelheim, Bayer Inc., Merck Sharp & Dohme Corp., Medscape, Nestlé Health Science. R.Singh: None. R.Lawatscheck: Employee; Bayer Inc. K.R.Tuttle: Consultant; Lilly, AstraZeneca, Gilead Sciences, Inc., Research Support; Bayer Inc., Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., Novo Nordisk, Goldfinch Bio, Inc., Traveere Pharmaceuticals. Funding Bayer AG
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».