The Effect of Age on Performance of the Kidney Failure Risk Equation in Advanced CKD
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Notice bibliographique
Résumé
Background: The Kidney Failure Risk Equation (KFRE) is a validated clinical tool used to predict progression from CKD to kidney failure. Concerns over risk overestimation have been raised with prediction models, such as the KFRE, where death is not treated as a competing event. Herein, we evaluated the effect of age (with which the competing risk of death would be anticipated to increase) on KFRE performance in advanced CKD. Methods: All patients referred to the advanced CKD clinic at the Ottawa Hospital from 2010-2018 were divided into age quartiles: <58, 58-67, 68-77, and ≥78 years. Predicted vs observed rates of kidney failure were compared over 2- and 5-years. Predictive performance of the KFRE was determined by ROC curves (discrimination) and calibration plots. Cumulative incidence of kidney failure was compared between models that accounted for the competing risk of death and those that did not. Results: The mean (SD) age and eGFR were 66 (15) years and 17 (6) mL/min/1.73m2. The median (IQR) 2- and 5-year KFRE scores were 41% (22-64%) and 81% (55-96%), respectively. The KFRE overestimated the risk of kidney failure among the oldest age quartile (≥78 years) with absolute differences of 5.8% (P=0.01) and 21.6% (P<0.001) between predicted and observed risks over 2- and 5-years, respectively. The 2-year KFRE discrimination was reduced among patients ≥78 years compared with patients 58-67 years (P=0.03) and 68-77 years (P=0.03) though the difference was non-significant when compared with patients <58 years (P=0.06). The KFRE displayed adequate calibration across all age quartiles. The cumulative incidence of kidney failure was overestimated in models that did not account for the competing risk of death and this overestimation was more prominent with older age. Conclusions: In older patients with advanced CKD at high risk of kidney failure, the KFRE overestimates risk and this overestimation relates to the increasing competing risk of death with older age.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle