MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4397024698 · doi:10.1681/asn.20223311s1302b

REVEAL CKD: Estimated Glomerular Filtration Rate (eGFR) Decline Before and After a CKD Diagnosis Among Patients With CKD Stage 3

2022· article· en· W4397024698 sur OpenAlexaff
Navdeep Tangri, Stefan Franzén, Emily Peach, Salvatore Barone, Pam R. Kushner

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenal functionMedicineKidney diseaseStage (stratigraphy)Internal medicineUrologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Studies have shown considerably high rates of undiagnosed early-stage CKD despite guidelines recommending that CKD should be diagnosed and managed as soon as possible to slow progression and prevent complications. However, the benefit of an early diagnosis is not yet fully understood. The aim of this analysis was to describe the potential change in slope of eGFR before and after a CKD diagnosis using data from the REVEAL-CKD study program. Methods: Data were extracted from the US TriNetX database for patients aged ≥18 years with two consecutive eGFR records ≥30 and <60 mL/min/1.73m2 recorded 91-730 days apart from 2015-2020 with an ICD-9/ICD-10 code for CKD after ≥6 months of follow-up. The eGFR decline was estimated before and after CKD diagnosis by fitting an individual linear regression model with time to diagnosis as the only independent variable for the 2-year period before, and up to 2-year period after CKD diagnosis. Estimated slopes were summarized using medians and compared before and after diagnosis using the Wilcoxon rank sum test. The eGFR trajectories over time were estimated by applying a generalized additive model (GAM). Results: The study cohort included 26,851 patients with diagnosed CKD stage 3. In the 2-year period before CKD diagnosis, the median eGFR decline was -4.12 (95% CI: -4.23, -4.02), and median eGFR decline was -0.30 (95% CI: -0.44, -0.14) in the 2-year period after diagnosis (p<0.001). The decline in eGFR slope before and after CKD diagnosis is shown in Figure 1.Figure 1.: eGFR trajectory before and after CKD diagnosis in US patient with CKD stage 3 (GAM with 95% confidence interval)Conclusions: A significant slowing in eGFR decline was observed after a CKD stage 3 diagnosis. This finding may be partially explained by the natural course of renal function decline, and also improved care post-diagnosis given the marked difference around the time of diagnosis. Future analyses will explore initiation of targeted monitoring and treatment in response to a formal diagnosis. Funding: Commercial Support - AstraZeneca

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Society of Nephrology→Même sujetChronic Kidney Disease and Diabetes→Travaux en français237 207→