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Enregistrement W4386826335 · doi:10.2215/cjn.0000000000000305

Nurse Practitioner Care Compared with Primary Care or Nephrologist Care in Early CKD

2023· article· en· W4386826335 sur OpenAlexafffund
Matthew T. James, Tayler Scory, Ellen Novak, Braden Manns, Brenda R. Hemmelgarn, Aminu K. Bello, Pietro Ravani, Bhavneet Kahlon, Jennifer M. MacRae, Paul E. Ronksley

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Calgary
Mots-clésMedicinePropensity score matchingNephrologyInternal medicineKidney diseaseMedical prescriptionCohortNurse practitionersHealth careEmergency medicineIntensive care medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Early interventions in CKD have been shown to improve health outcomes; however, gaps in access to nephrology care remain common. Nurse practitioners can improve access to care; however, the quality and outcomes of nurse practitioner care for CKD are uncertain. METHODS: In this propensity score-matched cohort study, patients with CKD meeting criteria for nurse practitioner care were matched 1:1 on their propensity scores for ( 1 ) nurse practitioner care versus primary care alone and ( 2 ) nurse practitioner versus nephrologist care. Processes of care were measured within 1 year after cohort entry, and clinical outcomes were measured over 5 years of follow-up and compared between propensity score-matched groups. RESULTS: A total of 961 (99%) patients from the nurse practitioner clinic were matched on their propensity score to 961 (1%) patients receiving primary care only while 969 (100%) patients from the nurse practitioner clinic were matched to 969 (7%) patients receiving nephrologist care. After matching to patients receiving primary care alone, those receiving nurse practitioner care had greater use of angiotensin-converting enzyme inhibitors/angiotensin receptor blocker (82% versus 79%; absolute differences [ADs] 3.4% [95% confidence interval, 0.0% to 6.9%]) and statins (75% versus 66%; AD 9.7% [5.8% to 13.6%]), fewer prescriptions of nonsteroidal anti-inflammatory drugs (10% versus 17%; AD -7.2% [-10.4% to -4.2%]), greater eGFR and albuminuria monitoring, and lower rates of all-cause hospitalization (34.1 versus 43.3; rate difference -9.2 [-14.7 to -3.8] per 100 person-years) and all-cause mortality (3.3 versus 6.0; rate difference -2.7 [-3.6 to -1.7] per 100 person-years). When matched to patients receiving nephrologist care, those receiving nurse practitioner care were also more likely to be prescribed angiotensin-converting enzyme inhibitors/angiotensin receptor blockers and statins, with no difference in the risks of experiencing adverse clinical outcomes. CONCLUSIONS: Nurse practitioner care for patients with CKD was associated with better guideline-concordant care than primary care alone or nephrologist care, with clinical outcomes that were better than or equivalent to primary care alone and similar to those with care by nephrologists. PODCAST: This article contains a podcast at https://dts.podtrac.com/redirect.mp3/www.asn-online.org/media/podcast/CJASN/2023_12_08_CJN0000000000000305.mp3.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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