Incidence and trends in the treatment of kidney stones in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Our objective was to assess the incidence of kidney stones requiring acute care, trends in the surgical treatment of stones, and the demographics of stone formers in Canada. METHODS: We conducted a population-based, retrospective cohort study using administrative data from the Canadian Institute for Health Information. We included Canadian residents age >18 years, outside of Quebec, who presented between January 1, 2013, and December 31, 2018, with a kidney stone episode. This was defined as a kidney stone resulting in hospital admission, emergency department visit, or stone intervention, specifically shockwave lithotripsy (SWL), ureteroscopy (URS), or percutaneous nephrolithotomy (PCNL). RESULTS: There were 471 824 kidney stone episodes, including 184 373 interventions. The number of kidney stone episode increased from 277/100 000 in 2013 to 290/100 000 in 2018. The median age was 53 (interquartile range 41-65) years and 59.9% were male. The crude rate for stone intervention was 877/100 000. The age- and gender-standardized rate for interventions was highest in Nova Scotia and Newfoundland and Labrador, and lowest in Prince Edward Island. The most common intervention in Canada was URS (73.5%), followed by SWL (19.8%) and PCNL (6.7%). The percent utilization of SWL was highest in Manitoba, whereas for URS, it was highest in Prince Edward Island and Alberta. CONCLUSIONS: Our study provides the first population-based data on the demographics of stone formers and treatment trends across Canada. There has been a 4.7% increase in kidney stone episodes over the study period. Those presenting to hospital or requiring intervention for a kidney stone are more likely to be male, aged 41-65, and undergo URS.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».