Association of Glomerular Filtration Rate Decline With Clinical Outcomes in a Population With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: While historical rate of decline in kidney function is informally used by clinicians to estimate risk of future adverse clinical outcomes especially kidney failure, in people with type 2 diabetes the epidemiology and independent association of historical eGFR slope on risk is not well described. Objective: Determine the association of eGFR slope and risk of clinically important outcomes. Design Setting and Patients: Observational population-based cohort with type 2 diabetes in Alberta. Measurement and Methods: An Alberta population-based cohort with type 2 diabetes was assembled, characterized, and observed over 1 year (2018) for clinical outcomes of ESKD, first myocardial infarction, first stroke, heart failure, and disease-specific and all-cause hospitalization and mortality. Kidney function was defined using KDIGO criteria using the most recent eGFR and albuminuria measured in the preceding 18 months; annual eGFR slope utilized measurements in the 3 years prior and was parameterized using three methods (percentiles, and linear term with and without missingness indicator). Demographics, laboratory results, medications, and comorbid conditions using validated definitions were described. In addition to descriptive analysis, odds ratios from fully adjusted logistic models regressing outcomes on eGFR slope are reported; the marginal risk of clinical outcomes was also determined. Results: Among 336 376 participants with type 2 diabetes, the median annual eGFR slope was −0.41 mL/min/1.73 m 2 (IQR −1.67, 0.62). In fully adjusted models, eGFR slope was independently associated with many adverse clinical outcomes; among those with ≤10th percentile of slope (median −4.71 mL/min/1.73 m 2 ) the OR of kidney failure was 2.22 (95% CI 1.75, 2.82), new stroke 1.23 (1.08, 1.40), heart failure 1.42 (1.27, 1.59), MI 0.98 (0.77, 1.23) all-cause hospitalization 1.31 (1.26, 1.36) and all-cause mortality 1.56 (1.44, 1.68). For every −1 mL/min/1.73 m 2 in eGFR slope, the OR of outcomes ranged from 1.01 (0.98, 1.05 for new MI) to 1.09 (1.08, 1.10 for all-cause mortality); findings were significant for 10 of the 13 outcomes considered. Limitations: Causality cannot be established with this study design. Conclusions: These findings support consideration of the rate of eGFR decline in risk stratification and may inform clinicians and policymakers to optimize treatment and inform health care system planning.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».