International prevalence patterns of low eGFR in adults aged 18-60 without traditional risk factors from a population-based cross-sectional disadvantaged populations eGFR epidemiology (DEGREE) study
Notice bibliographique
Résumé
The disadvantaged populations eGFR (estimated glomerular filtration rate) epidemiology (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. Therefore, we estimated the age-standardized prevalence of eGFR under 60 ml/min per 1.73m 2 in adults aged 18-60, excluding participants with commonly known causes of CKD; an ACR (albumin/creatinine ratio) over 300 mg/g or equivalent, or self-reported or measured (HT) hypertension or (DM) diabetes mellitus, 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 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%. Our observations represent the first attempts to estimate the prevalence of eGFR under 60 without commonly known causes of CKD 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 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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».