MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4397289787 · doi:10.1681/asn.20233411s1667c

A Distribution-Based Approach to Age Associations Between Continuous Kidney Function and Adverse Events in the General Population

2023· article· en· W4397289787 sur OpenAlexaffabout
Manish M. Sood, Junayd Hussain, Mark Canney, Meghan J. Elliott, Gregory L. Hundemer, Navdeep Tangri

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInsurance, Mortality, Demography, Risk Management
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of CalgaryUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenal functionMedicinePopulationFunction (biology)Distribution (mathematics)Adverse effectInternal medicineMathematicsEnvironmental healthBiologyEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Whether having a low eGFR value relative to age-based medians is associated with a higher risk of an adverse event is yet to be explored. We aim to derive continuous age-specific associations between percentiles (1st, 2.5th, 5th, 10th) of eGFR and any adverse outcome (first of death, cardiovascular events, end-stage kidney disease), and obtain corresponding eGFR values. Methods: We included 8.7 million adults (aged 18-65) with ≥1 eGFR value during January 2008-March 2020 in Ontario. Adjusted Cox models were used to estimate the association of a lower eGFR percentile (1st, 2.5th, 5th, 10th) and an adverse event by age from 18 to 65 relative to the age based median. Results: Overall eGFR values declined with age and the risk of an adverse event was higher with an eGFR in the 10th percentile of lower across all age groups (see Figure). In younger individuals, lower percentiles of eGFR occurred at higher eGFR cutoffs relative to older individuals and were associated with an elevated risk of an adverse event. For example, an eGFR in the lowest 5th percentile would occur < 93 ml/min at age 20, < 80 ml/min at age 40, and below 65 ml/min at age 60 with corresponding adjusted HRs for an adverse event of 1.42, 1.28 and 1.32, respectively. Conclusions: An age distribution-based approach to identifying lower eGFR values and their associated risk of an adverse event may improve care.Figure:: Trends in index estimated glomerular filtration rate (eGFR, in mL/min/1.73m2) and associated adjusted HRs of any adverse outcome (first of death, cardiovascular events, end-stage kidney disease) by continuous age

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Society of NephrologyMême sujetInsurance, Mortality, Demography, Risk ManagementTravaux en français237 207