Description and Cross-Sectional Analyses of 25,880 Adults and Children in the UK National Registry of Rare Kidney Diseases Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The National Registry of Rare Kidney Diseases (RaDaR) collects data from people living with rare kidney diseases across the UK, and is the world's largest rare kidney disease registry. We present the clinical demographics and renal function of 25,880 prevalent patients and sought evidence of bias in recruitment to RaDaR. Methods RaDaR is linked with the UK Renal Registry (UKRR, with which all UK patients receiving Kidney Replacement Therapy (KRT) are registered). We assessed ethnicity and socioeconomic status in: 1) prevalent RaDaR patients receiving KRT compared with patients with eligible rare disease diagnoses receiving KRT in the UKRR; 2) patients recruited to RaDaR compared with all eligible unrecruited patients at two renal centres; 3) the age-stratified ethnicity distribution of RaDaR patients with Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease was compared to that of the English Census. Results We found evidence of disparities in ethnicity and social deprivation in recruitment to RaDaR, however these were not consistent across comparisons. Compared with either adults recruited to RaDaR or the English population, children recruited to RaDaR were more likely to be of Asian ethnicity (17.3% vs 7.5% , p-value < 0.0001) and live in more socially deprived areas (30.3% vs 17.3% in the most deprived IMD quintile, p-value < 0.0001). Conclusion We observed no evidence of systematic biases in recruitment of patients into RaDaR but the data provide empirical evidence of negative economic and social consequences (across all ethnicities) experienced by families with children affected by rare kidney diseases.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».