Quantifying the Delay from Laboratory-Based Detection to Diagnosis of CKD in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Background: While delays from chronic kidney disease (CKD) onset to diagnosis are common, these delays have yet to be quantified. The study objective was to quantify the delay from laboratory-based physiologic detection (using eGFR) to diagnosis of CKD (using ICD 9/10 code). Methods: A retrospective cohort study was conducted using 2009 -2020 Optum® Market Clarity data. Individuals aged 18 years and older, who had two laboratory records showing eGFR < 60 mL/min/1.73 m2, 3-12 months apart, were included. The second eGFR < 60 was defined as the index date. Patients with pre-existing ICD code of CKD during the 12-month pre-index period (baseline), or before the first eGFR <60 were excluded. Individuals were followed from the index date until a diagnosis of CKD or censoring (date of death, end of follow-up, or disenrollment). Cohorts were stratified by the presence or absence of comorbid diabetes and heart failure (HF) at baseline. Survival analysis was performed to evaluate the factors associated with delays in diagnosis, for overall and stratified cohorts. Results: A total of 1.39 million adults with laboratory evidence of CKD (mean (±SD) age 71 (±10); 63% women; 87% Caucasian) were included. Over 90% of them were in KDIGO stage 3, 5% in stage 4 and 1% in stage 5. Overall, 62% of individuals had neither diabetes nor HF, 24% had diabetes, 8% had HF, and 6% had both. The mean follow-up was 2.7 (SD 2.4) years. Overall, the median time to CKD diagnosis was 469 days (interquartile range [IQR]: 120-1062); time to CKD diagnosis was 537 days (IQR: 152-1163) among those without diabetes or HF, 449 days (IQR: 114-1007) among those only with diabetes, 319 days (IQR: 62-793) among those with only HF, and 270 days (IQR: 54-694) among those with both diabetes and HF. Factors associated with longer time to CKD diagnosis included: absence of diabetes or HF; less severe CKD; younger age; female sex; and Caucasian race. Conclusions: In a large cohort of individuals with laboratory-based evidence of CKD, the time to diagnosis was delayed, on average, by over a year. In light of newer therapies that can slow kidney disease progression and reduce cardiovascular complications, these findings reinforce the need for early recognition of CKD that would inform optimal guideline-based treatment and improve outcomes in these patients. Funding: Commercial Support - Boehringer Ingelheim
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».