A simple risk score for chronic kidney disease using administrative data: A population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background We did this study to develop and validate a risk score for new chronic kidney disease (CKD), focusing on predictors that are typically available in Canadian administrative health datasets. Methods This was a retrospective population-based cohort study using data from the Alberta Kidney Disease Network database: 3,558,192 adult participants were followed from April 1, 2007 to March 31, 2019. We developed a simple score to predict reduced glomerular filtration rate using bootstrapping (100 iterations with replacement) and internally validated the score using the original dataset. Findings The final score had a maximum total of 9 points: age 50-70 years, moderate albuminuria, hypertension, diabetes and heart failure all received a single point, and age >70 years and severe albuminuria received three points. The C-statistic of the score for incident CKD was 0.9272 and the Brier score was 0.0053, indicating excellent discrimination. Graphical analysis demonstrated that predicted risk closely aligned with the observed risk of developing CKD, indicating a well-calibrated model. Interpretation We have derived and internally validated a risk score for new CKD which is suitable for application to routinely collected Canadian administrative health data. Funding David Freeze chair in health services research
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».