Screening and Diagnosis of Chronic Kidney Disease in Adults Living With Diabetes: A Retrospective Cohort Study Using the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In Canada, regional evaluations of screening practices for chronic kidney disease (CKD) among people with diabetes highlight areas for improvement; however, national estimates are notably absent. Estimates of CKD incidence often discount the expected decline in estimated glomerular filtration rate (eGFR) associated with age; age-adaptive thresholds may help account for this. We describe the frequency of screening and diagnosis of CKD among adults with diabetes from a nationally representative primary care cohort. METHODS: In this retrospective cohort study, we used electronic medical record data from the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network. We followed adult patients (≥18 years of age) with diabetes without CKD at baseline for 5 years starting in 2014. We determined the frequency of urine albumin-to-creatinine ratio (uACr) and/or eGFR testing over time. We identified incident CKD diagnoses based on eGFR measurements using fixed-threshold and age-adaptive definitions and quantified the incidence proportion and rate. RESULTS: We analyzed records from 37,604 patients with diabetes. Only 13% of patients had yearly eGFR and uACr testing for CKD, although roughly 60% had non-yearly use of both tests in 5 years. eGFR testing was performed more frequently than uACr testing (94.1% vs 76.6% having testing over follow-up). We found increased incidence proportions (14.6% vs 6.0%) and rates (33.1 vs 13.4 diagnoses per 1,000 person-years) of CKD using the fixed-threshold compared with age-adaptive definition. CONCLUSIONS: Our study presents the first national understanding of screening practices for CKD among people with diabetes in Canada. Specifically, increased use of uACr testing should be encouraged for early detection of changes in kidney function.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».