Estimating the population-level kidney benefits of improved uptake of SGLT2 inhibitors in patients with chronic kidney disease in Australian primary care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Although sodium glucose co-transporter 2 (SGLT2) inhibitors reduce the risk of kidney failure and death in patients with chronic kidney disease (CKD), they are underused in routine clinical practice. We evaluated the number of patients with CKD in Australia that would be eligible for treatment with an SGLT2 inhibitor and estimated the number of cardiorenal and kidney failure events that could be averted with improved uptake of SGLT2 inhibitors. Methods Using nationally-representative Australian primary care data (MedicineInsight), we identified patients that would have met inclusion criteria of the CREDENCE, DAPA-CKD, and EMPA-KIDNEY trials between 1 January 2020 and 31 December 2021. We applied these data to age and sex-stratified estimates of CKD prevalence from the broader Australian population (using national census data) to generate population-level estimates for: (1) the number of CKD patients eligible for treatment with SGLT2 inhibitors and (2) the annual number of potentially preventable cardiorenal (CKD progression, kidney failure, or death due to cardiovascular disease or kidney failure), and kidney failure events with SGLT2 inhibitors based on trial event rates. Results In MedicineInsight, 44.2% of adults with CKD would have met CKD eligibility criteria for an SGLT2 inhibitor; baseline use was 4.1%. Applying these data to the broader Australian population, we estimated 230,246 patients with CKD in Australia would have been eligible for treatment with any SGLT2 inhibitor. Optimal implementation of SGLT2 inhibitors (75% uptake in eligible patients) could reduce cardiorenal and kidney failure events annually in Australia by 3,644 (95% CI 3,526-3,764) and 1,312 (95% CI 1,242-1,385), respectively. Conclusions Improved uptake of SGLT2 inhibitors for patients with CKD in Australian primary care has the potential to prevent large numbers of patients experiencing CKD progression or dying due to cardiovascular or kidney disease. Identifying strategies to increase the uptake of SGLT2 inhibitors is critical to realising the population-level benefits of this drug class.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».