Reply to Editorial Comment: Prevalence, Incidence, and Determinants of Kidney Stones in a Nationally Representative Sample of US Adults
Notice bibliographique
Résumé
The authors appreciate the opportunity to respond to this thoughtful editorial1 regarding our recent publication examining the epidemiology of kidney stones in the United States.2 The authors agree that accurately determining the global burden of this disease remains an ongoing challenge due to geographic and methodological differences among studies. The 1.8% annual incidence of kidney stone passage from 2017 to 2020 that the authors reported is consistent with a prior analysis of National Health and Nutrition Examination Survey NHANES data from 2015 to 2018, reporting a 2.1% annual incidence.1 A notable strength of using NHANES data is the ability to derive nationally representative epidemiologic estimates. However, this data source is limited to the US population only and relies on self-reported kidney stone histories. As rightly highlighted in this editorial, reported kidney stone incidence varies considerably among global populations.2 The observed association between self-reported history of kidney stones and gallstone disease is intriguing and warrants additional investigation. Although a definitive causal relationship has not been established, kidney stones and gallstones share common risk factors, including insulin resistance, obesity, and systemic inflammation.3 Elucidating the complex interplay between these risk factors is important for ongoing research and may provide insights into pathogenic mechanisms linking these conditions. Concerted efforts are still needed to better characterize the worldwide burden of kidney stone disease and related comorbidities across diverse populations. Such epidemiological data may facilitate improved risk assessment and implementation of preventative interventions tailored to groups most likely to benefit. Most importantly, it reminds us that kidney stone disease should not be viewed as a completely separate entity and is associated with other risk factors such as metabolic syndrome. Taking a more holistic approach that addresses underlying causes will likely benefit patients more than treating them solely as kidney stone formers. FUNDING Boston Scientific supported this research. CONFLICT OF INTEREST Ben H. Chew reports consultancy with Boston Scientific. Larry E. Miller reports consultancy with Boston Scientific. Brian Eisner reports consultancy with Boston Scientific. Samir Bhattacharyya reports employment with Boston Scientific. Naeem Bhojani reports consultancy with Boston Scientific.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».