Undiagnosed Early CKD in Patients with Hypertension and Cardiovascular Disease in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic kidney disease (CKD) is a growing public health issue and widely under-recognized in the United States. Hypertension (HTN) and cardiovascular diseases (CVD) are well-known risk factors for CKD; and KDIGO recommends screening in both high-risk groups. Early diagnosis of CKD and active management can slow disease progression and improve outcomes, but the prevalence of undiagnosed earlystage CKD in patients with comorbidities other than type 2 diabetes (T2D) has not been reported. This analysis assessed the prevalence of undiagnosed stage 3 CKD in patients with HTN and CVD in the absence of T2D. Methods: Data were extracted from the US TriNetX database. Patients were aged ≥18 years with 2 consecutive estimated glomerular filtration rate (eGFR) results ≥30 and <60mL/min/1.73m2 recorded 91-730 days apart between 2015 and 2020. Undiagnosed CKD was defined as the absence of a CKD diagnosis code any time before and up to 6 months after the second eGFR (index date). The analysis cohorts included patients with the following at or before index: 1) HTN ICD 9/10 diagnosis code but not for T2D; 2) HTN or atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) ICD 9/10 diagnosis code but not for T2D; 3) HTN or heart failure (HF) ICD 9/10 diagnosis code but not for T2D; and 4) ICD 9/10 diagnosis code for T2D. Results: In the absence of T2D, the proportion of undiagnosed stage 3 CKD in patients with HTN was 68.4% (95%CI: 68.2%, 68.7%). Similar proportions were observed in patients with either HTN or ASCVD (68.7%, 95%CI: 68.4%, 69.0%), and with HTN or HF (68.6%, 95%CI: 68.3%, 68.8%). These proportions were greater than those with undiagnosed stage 3 CKD and T2D (51.7%, 95%CI: 51.3%, 52.0%) (Figure). Conclusions: A high prevalence of undiagnosed CKD in patients with existing HTN and CVD in the absence of T2D was observed in a large contemporary US database. These results highlight an opportunity to increase early identification of CKD in people with high-risk comorbidities other than T2D in order to implement targeted evidencebased therapies to slow progression of CKD and improve patient outcomes. Funding: Commercial Support - AstraZenecaFigure:: Prevalence of undiagnosed stage 3 chronic kidney disease in patients with comorbidities
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».