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Enregistrement W4399957832 · doi:10.1101/2024.06.24.24309380

International prevalence patterns of low eGFR in adults aged 18-60 without traditional risk factors from population-based cross-sectional studies: a disadvantaged populations eGFR epidemiology (DEGREE) study

2024· preprint· en· W4399957832 sur OpenAlexaff
Charlotte E Rutter, Mary Njoroge, Philip J. Cooper, Vivekanand Jha, Prabhdeep Kaur, Sailesh Mohan, Ravi Raju Tatapudi, Annibale Biggeri, Peter Rohloff, Michelle H Hathaway, Amelia C. Crampin, Meghnath Dhimal, Anil Poudyal, Antonio Bernabé‐Ortiz, Cristina O’Callaghan‐Gordo, Pubudu Chulasiri, Nalika Gunawardena, Thilanga Ruwanpathirana, S C Wickramasinghe, Sameera Senanayake, Chagriya Kitiyakara, Marvin González-Quiroz, Sandra Cortés, Kristina Jakobsson, Ricardo Correa‐Rotter, Jason Glaser, Ajay Singh, Sophie Hamilton, Devaki Nair, Aurora Aragón, Dorothea Nitsch, Steven Robertson, Ben Caplin, Neil Pearce

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidemiologyDemographyPopulationRenal functionKidney diseaseDisadvantagedPrevalenceRural areaDiabetes mellitusPublic healthEnvironmental healthGerontologyInternal medicinePathologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The d isadvantaged populations eG F R (estimated glomerular filtration rate) e pid e miology (DEGREE) study was designed to gain insight into the burden of chronic kidney disease (CKD) of undetermined cause (CKDu) using standard protocols to estimate the general-population prevalence of low eGFR internationally. We estimated the age-standardised prevalence of eGFR<60ml/min/1.73m 2 in adults aged 18-60, excluding participants with commonly known causes of CKD, i.e., ACR>300mg/g or equivalent, or self-reported or measured hypertension or diabetes (eGFR<60 [absent HT,DM,high ACR] ), and stratified by sex and location. We included population-representative surveys conducted around the world that were either designed to estimate CKDu burden or were re-analyses of large surveys. There were 60 964 participants from 43 areas across 14 countries, with data collected during 2007-2023. The highest prevalence was seen in rural men in Uddanam, India (14%) and Northwest Nicaragua (14%). Prevalence above 5% was generally only observed in rural men, with exceptions for rural women in Ecuador (6%) and parts of Uddanam (6-8%), and for urban men in Leon, Nicaragua (7%). Outside of Central America and South Asia, prevalence was below 2%. These observations represent the first attempts to estimate the prevalence of eGFR<60 [absent HT,DM,high ACR] around the world, as an estimate of CKDu burden, and provide a starting point for global monitoring. It is not yet clear what drives the differences, but available evidence to date supports a high general-population burden of CKDu in multiple areas within Central America and South Asia, although the possibility that unidentified clusters of disease may exist elsewhere cannot be excluded. Lay summary In recent decades there have been reports of epidemics of chronic kidney disease (CKD) killing young men in Central America and South Asia. These cases do not involve the commonly known causes of CKD such as diabetes, so they are known as CKD of unknown cause (CKDu). To understand the size and extent of the problem around the world, we included data from studies that measured kidney function from 43 areas across 14 countries (60 964 people). We calculated the prevalence of poor kidney function in working-age men and women in urban and rural areas, in those without indicators of the commonly known causes of CKD. The most affected groups were rural men in Uddanam, India (14%), and Northwest Nicaragua (14%). Low prevalence (<2%) was seen in included areas outside of Central America and South Asia. These findings are important to direct future research, give clues to the possible causes of CKDu, and as a starting point for global monitoring.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,265 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
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