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Enregistrement W4401558988 · doi:10.1016/j.xkme.2024.100890

Estimated GFR in the Korean and US Asian Populations Using the 2021 Creatinine-Based GFR Estimating Equation Without Race

2024· article· en· W4401558988 sur OpenAlex
Jimin Hwang, Kwanghyun Kim, Josef Coresh, Lesley A. Inker, Morgan E. Grams, Jung‐Im Shin

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueKidney Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesYonsei University College of MedicineJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthYork UniversityJohns Hopkins UniversityNYU Grossman School of MedicineTufts Medical CenterNational Institutes of HealthYonsei UniversityNational Kidney Foundation
Mots-clésRace (biology)CreatinineRenal functionDemographyInternal medicineMedicineSociologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale & Objective In 2021, the new Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) updated the creatinine-based estimated glomerular filtration rate (eGFR) equation and removed the coefficient for race. The development and validation of this equation involved binarizing race into African American and non-African American, involving few Asian participants. This study aimed to examine the difference between the 2021 equation and the previous 2009 equation on CKD prevalence estimates in 2 Asian populations. Study Design Observational study using 2 national surveys. Setting & Participants Participants from the 2019 Korea National Health and Nutrition Survey and participants self-reported as Asian from the 2011-2020 US National Health and Nutrition Survey. Exposure eGFR using 2009 and 2021 CKD-EPI creatinine equation. Outcomes Prevalence of CKD (eGFR<60mL/min/1.73m 2 or urine albumin-creatinine ratio≥30mg/g). Analytical Approach Sampling-weighted prevalence estimated using the 2009 and 2021 equations as well as the percentage of individuals with CKD G3+using the 2009 equation being reclassified as not having CKD G3+using the 2021 equation. Results The prevalence of CKD estimated using the 2021 equation was 9.75% (95% confidence intervals [CI], 8.80-10.80%) in Koreans and 11.60% (95% CI, 10.23-13.13%) in US Asians. The prevalence of CKD estimated using the 2021 equation was slightly lower than that using the 2009 equation in both Korean and US Asian populations by 0.63% (95% CI, 0.44-0.90%) and 0.84% (95% CI, 0.52-1.34%), respectively. Furthermore, 32.8% and 30.2% of Koreans and US Asians with CKD G3-5, respectively, estimated using the 2009 equation were reclassified as not having CKD G3-5 when the eGFR was calculated using the 2021 equation. Limitations Measured GFR was not available. Conclusions Use of the 2021 CKD-EPI creatinine equation leads to a small decrease in CKD prevalence in both Korean and US Asian populations, and of similar magnitude, resulting in significant reclassification among those originally classified as having CKD G3+. Plain-Language Summary The 2009 serum creatinine-based kidney function estimating equation used demographic information including race. Because race is a social construct, race was eliminated in the new equation developed in 2021. As race was categorized into African American and non-African American during its development, this study examined the impact of the 2021 equation in 2 distinct Asian populations (Koreans and US Asians) using 2 national datasets. We found that the prevalence of chronic kidney disease (CKD) estimated using the 2021 equation was slightly lower that estimated using the 2009 equation in both Koreans and US Asians. Approximately one-third of people with CKD estimated using the 2009 equation were reclassified as not having CKD estimated using the 2021 equation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,296 · 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