Estimating the population-level impacts of improved uptake of SGLT2 inhibitors in patients with chronic kidney disease: a cross-sectional observational study using routinely collected Australian primary care data
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sodium glucose co-transporter 2 (SGLT2) inhibitors reduce the risk of kidney failure and death in patients with chronic kidney disease (CKD) but are underused. We evaluated the number of patients with CKD in Australia that would be eligible for treatment and estimated the number of cardiorenal and kidney failure events that could be averted with improved uptake of SGLT2 inhibitors. Methods: This cross-sectional observational study leveraged nationally representative primary care data from 392 Australian general practices (MedicineInsight) between 1 January 2020 and 31 December 2021. We identified patients that would have met inclusion criteria of key SGLT2 inhibitor trials and applied these data to age and sex-stratified estimates of CKD prevalence for the Australian population (using national census data), estimating the number of preventable events using trial event rates. Key outcomes included cardiorenal events (CKD progression, kidney failure, or death due to cardiovascular or kidney disease) and kidney failure. Findings: 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 Australian population, 230,246 patients with CKD would have been eligible for treatment with an SGLT2 inhibitor. Optimal implementation of SGLT2 inhibitors (75% uptake) could reduce cardiorenal and kidney failure events annually in Australia by 3644 (95% CI 3526-3764) and 1312 (95% CI 1242-1385), respectively. Interpretation: Improved uptake of SGLT2 inhibitors for patients with CKD in Australia 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. Funding: University of New South Wales Scientia Program and Boehringer IngelheimEli Lilly Alliance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».