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Enregistrement W4403071074 · doi:10.1093/clinchem/hvae106.199

A-201 The Impact of Implementing the CKD-EPI 2021 Equation for Calculation of Estimated Glomerular Filtration Rate (eGFR) and the Kidney Failure Risk Equation (KFRE) on a Large Community Laboratory Population

2024· article· en· W4403071074 sur OpenAlexaffabout
Nicole White-Al Habeeb, Huilin Li, Peter Catomeris

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensBrampton Civic Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenal functionPopulationFiltration (mathematics)MedicineApplied mathematicsMathematicsEconometricsUrologyStatisticsInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Community laboratories in Ontario, Canada have reported estimated glomerular filtration rate (eGFR) using the CKD-EPI 2009 equation without race adjustment since 2020. In 2023, the Canadian Society of Nephrology recommended implementation of the CKD-EPI 2021 equation for eGFR, which does not incorporate a race-based modifier. Community laboratories will also report the 5-year Kidney Failure Risk Equation (KFRE), a risk prediction model to estimate the risk of renal failure in people with chronic kidney disease (CKD) Stages 3 to 5 (eGFR <60 mL/min/1.73m2), which is more accurate than judging by eGFR alone. This study assessed the impact of implementing the CKD-EPI 2021 equation for eGFR and the 5-year KFRE in a large community laboratory population. Methods Laboratory results for serum creatinine and urine albumin to creatinine ratio (ACR), patient sex and age were extracted from Dynacare’s laboratory information system for November 2023. The CKD-EPI 2009 without race adjustment and the CKD-EPI 2021 were calculated. Reclassification of CKD stage using the CKD-EPI 2021 equation was assessed. The 4-variable 5-year KFRE was calculated for patients in CKD Stage 3-5 (eGFR <60 mL/min/1.73m2) when all parameters including, patient age, sex, creatinine and ACR, were available. Results Data was extracted for 242,843 patients. The median age was 61 years old and 47% of the population was female. The calculated median eGFR was 83 and 87 mL/min/1.73m2 when the CKD-EPI 2009 with no race adjustment, and CKD-EPI 2021 equation, respectively, were applied. Linear regression analysis showed a correlation of 0.997 with a slope of 0.990 and y-intercept of 4.513. A total of 13.0% (n=31,679) of patients were reclassified into a less progressive CKD stage when the CKD-EPI 2021 was applied compared to the CKD-EPI 2009 without race adjustment. Notable, was the reclassification of 21.8% (n=6899) of those patients from Stage 3a to 2, i.e. patients no longer have CKD (eGFR >60 mL/min/1.73m2) based on the new calculation. 64.8% (n=20513) of patients were reclassified from Stage 2 to 1, 9.4% (n=2977) were reclassified from Stage 3b to 3a, 3.5% (n=1102) were classified from Stage 4 to 3b, and 0.6% (n=188) were reclassified from Stage 5 to 4. The 5-year KFRE was calculated when creatinine and ACR were included on the same order and the patient was classified as Stage 3 to 5 (n=12,737 patients with eGFR <60 mL/min/1.73m2). The 5-year KFRE showed increasing median risk, 1%, 4%, 27%, 95%, as CKD stage increased from 3a, 3b, 4 and 5, respectively. 1.1% (n=58) of patients in Stage 3a, 43.3% (n=1584) of patients in Stage 3b, 96.6% (n=1994) of patients in Stage 4, and 100% (n=401) of patients in Stage 5 met the KFRE threshold of ≥5% for referral to nephrology. Conclusions Implementation of the CKD-EPI 2021 resulted in reclassification to a less progressive CKD stage. Use of the KFRE as a clinical decision tool will increase patient referral to nephrology. This study provided insight into the impact of the implementation of the CKD-EPI 2021 and KFRE and highlights the underutilization of ACR in a community population.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,346 · 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

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Publié2024
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