Geographic Disparities in the Rate of Major Adverse Kidney Events Among Patients with CKD in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Background: Individuals in rural communities in Alberta disproportionately experience adverse health outcomes. Characterizing temporal trends in the incidence of major adverse kidney events (MAKE) by geographic characteristics could identify inequities in the management of CKD that can guide policy action. Methods: We quantified the annual incidence of MAKE in Alberta from 2003-2019, overall and by geographic characteristics of patients' residential zip codes, using routine healthcare data available in the Alberta Kidney Disease Network (AKDN) database. CKD status for cohort eligibility was ascertained based on outpatient eGFR and defined as 2 eGFR values <60 ml/min/1.73m2 at least 60 days apart; patients entered the cohort on the date of the second qualifying eGFR measurement. MAKE was defined as all-cause death or kidney failure (i.e., chronic dialysis, transplant or sustained eGFR <15 ml/min/1.73m2) and assessed as the annual proportion of patients with the event from April 1 to March 31. Temporal trends in the rate of change of MAKE were estimated using linear regression. Results: Among 262,392 patients (median age 75 years; 56% female), the overall incidence rate of MAKE decreased from 7.3% between 2003 and 2004 to 6.5% between 2018 and 2019; and the corresponding rate of change in the annual incidence of MAKE was -0.08 (95% confidence interval -0.10 to -0.06). There was an excess incidence rate of MAKE in rural vs urban locations between 2003 and 2004 (8.7% vs 7.4%); however, this excess rate was attenuated between 2018 and 2019 (6.7% vs 6.5%). Likewise, the excess incidence rate of MAKE in residential locations >100 km vs ≤50 km from the nearest nephrology center between 2003 and 2004 (9.3% vs 6.8%) was substantially reduced between 2018 and 2019 (6.5% vs 6.4%). Conclusions: Disparities in incident MAKE by geographic characteristics of patients in Alberta have improved over the last 2 decades. Future studies exploring factors (e.g., CKD care indicators, population mix) that might have contributed to these noticeable improvements are needed for development of policy interventions to optimize CKD outcomes equitably for all patients. Funding: Government Support - Non-U.S.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».