Utility of a novel point-of-care test for albuminuria in communities at high risk for chronic kidney disease in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Chronic kidney disease (CKD) is a major public health concern, and early detection is crucial to prevent adverse outcomes. Albuminuria is an early marker and key prognostic marker in CKD, but reliable tools for its detection are limited particularly in low resource settings. We tested the utility of a novel, affordable point-of-care test (POCT) for albuminuria among high-risk individuals for CKD. Methods This is a community-based cross-sectional study covering 17 primary subdistrict healthcare units in Ban Phaeo District, Samut Sakhon Province, Thailand. The inclusion criteria were asymptomatic adult participants diagnosed with hypertension, diabetes and/or aged over 60 years. We measured serum creatinine and quantitative urine albumin–creatinine ratio (UACR) and administered POCT urine albumin strip test (Albii, K. BioSciences, Bangkok, Thailand) and urine dipstick test for protein. Participants with albuminuria or estimated glomerular filtration rate (eGFR) by CKD-EPI 2009 equation <60 mL/min/1.73 m2 were considered to have suspected CKD. We evaluated diagnostic performance of POCT urine albumin strip. Results Among 2307 participants, 489 (20.3%) participants had reduced eGFR and/or albuminuria. The median eGFR was 93.23 (87.82, 98.73) mL/min/m2, and the median UACR was 9.15 (5.09, 20.96) mg/g. The POCT urine albumin strip showed a sensitivity of 0.70, specificity of 0.97 and accuracy of 0.92 compared with the quantitative UACR. Conversely, the POCT urine dipstick for protein had poor sensitivity, positive predictive value and accuracy. Conclusion The urine albumin test strip is a highly effective tool to conduct point-of-care identification for early CKD among high-risk populations. Given the test’s diagnostic performance and ease of use, such test should be incorporated into health policy.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».