Renal Protective Treatment Use for Non-Diabetic CKD in Japan, Sweden, and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic kidney disease (CKD) is an underdiagnosed disease affecting 10% of people worldwide. Appropriate management of CKD delays progression and reduces its burden. Renin-angiotensin system inhibitors (RASis) have been the mainstay of CKD treatment until recently. Here we describe the use of RASis and the sodium-glucose co-transporter-2 inhibitor dapagliflozin in a contemporary population of patients with CKD. Methods: This study used secondary data extracted from electronic health records or claims data sources. Adult patients with CKD (either two estimated glomerular filtration rate [eGFR] measurements ≥ 90 days apart of which both were ≤ 60 mL/min/1.73 m2 or an eGFR ≤ 60 mL/min/1.73 m2 followed by a CKD diagnosis) who were new RASi or dapagliflozin users during 2021-2023 were included. Patients with type 1 or gestational diabetes, stage 5 CKD or on dialysis were excluded. RASi and dapagliflozin doses and persistence were assessed in the year following initiation. Results: Overall, 159 220 patients were included (Japan, 57 222; Sweden, 10 861; USA, 91 137). Median ages were 75, 72 and 72 years, and 63%, 66% and 52% were males in Japan, Sweden and the USA, respectively. Of patients without type 2 diabetes, a high proportion receiving dapagliflozin remained on the evidence-based 10 mg target dose (Figure). A large proportion of patients treated with RASis received low doses. At 12-month follow-up, dapagliflozin persistence was approximately 65%, 80% and 55% in Japan, Sweden and the USA, respectively, and was 34%, 75% and 64% for RASi, respectively. Conclusions: CKD treatment with dapagliflozin was associated with a high likelihood of receiving and remaining on target dose compared with RASi treatment. Efforts to maintain patients on renal protective treatment are needed. Funding: Commercial Support - AstraZeneca
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».