Social Deprivation and Incidence of Pediatric Kidney Failure in France
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Approximately 8 per million children and young adults aged < 20 years initiate kidney replacement therapy (KRT) per year in France. We hypothesize that social deprivation could be a determinant of childhood-onset kidney failure. The objective of this study was to estimate the incidence of pediatric KRT in France according to the level of social deprivation. Methods: All patients < 20 years who initiated KRT from 2010 to 2015 in metropolitan France were included. Data were collected from the comprehensive French registry of KRT French Renal Epidemiology and Information network (REIN). We used a validated ecological index to assess social deprivation, the 2011 French version of the European Deprivation Index (EDI). We estimated the age standardized incidence rates according to the quintiles of EDI using direct standardization and incidence rate ratio using Poisson regression. Results: We included 672 children with kidney failure (58.6% males, 30.7% with glomerular or vascular disease, 43.3% starting KRT between 11 and 17 years). 38.8% were from the most deprived areas (quintile 5 of EDI). The age standardized incidence rate increased with quintile of EDI, from 5.45 (95% confidence interval [CI] = 4.25-6.64) per million children per year in the least deprived quintile to 8.46 (95% CI = 7.41-9.51) in the most deprived quintile of EDI (incidence rates ratio Q5 vs. Q1 1.53-fold; 95% CI = 1.18-2.01). Conclusion: This study showed that even in a country with a universal health care system, there is a strong association between the incidence of pediatric KRT and social deprivation showing that social health inequalities appear from KRT initiation. This study highlights the need to look further into social inequalities in the earliest stage of chronic kidney disease (CKD).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».