Kidney Failure Etiology and Modality Worldwide: Apollo Dial DB
Notice bibliographique
Résumé
Background: We used a global database representing kidney care across six continents, Apollo Dial DB, to evaluate modality use by kidney failure etiology. Methods: Apollo Dial DB captures observation-level data (each treatment, lab, value) from 40 countries in a kidney care network (Fresenius Medical Care, Bad Homburg, DE). Data anonymization was performed in alignment with recommendations from a re-identification risk determination (Privacy Analytics, Ontario, CA). The data has >360 variables (demographics, dialysis, diagnoses, labs, medications, surveys, & outcomes) from 01Jan2018-31Mar2021. Kidney failure etiology considered diabetes, other, or unspecified causes. Modality rates after primary dialysis initiation were assessed by etiology group overall, and by world region. Modality use considered hemodialysis (HD) only, peritoneal dialysis (PD) ever, or transplant. Results: Of 543,169 adults with kidney failure worldwide, 455,769 (80.6%) had a known etiology (diabetes=39.8%, other causes=40.8%, unspecified=19.4%). Overall, 84.8% used HD, 11.0% used PD, and 4.1% used a transplant after dialysis initiation. Modality use by etiology was consistent worldwide for HD and PD, yet kidney failure due to diabetes was associated with lower transplant rates (Figure 1). Regional differences were observed, with lower PD and transplant rates for kidney failure due to diabetes in some regions. Further, large regional differences in unspecified kidney failure etiology were present. Conclusion: Kidney failure etiology appears to influence modality use. About 40% of people with kidney failure due to diabetes use HD and PD, yet transplant rates are >50% lower. Regional variations exist and kidney failure due to diabetes is also associated with lower PD rates in select regions. Unspecified kidney failure etiology varied by region and further analyses are needed. Funding: Commercial Support - Fresenius Medical Care
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».