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Enregistrement W4406844946 · doi:10.1016/j.ekir.2024.11.537

WCN25-1654 SOCIOECONOMIC DISPARITIES AND SUBOPTIMAL LIPID MANAGEMENT IN PRE-DIALYSIS CHRONIC KIDNEY DISEASE PATIENTS: AN OBSERVATIONAL SINGLE CENTRE STUDY

2025· article· en· W4406844946 sur OpenAlexaboutno aff
Inuri Patabendi, Tom Siby, Jyoti Baharani, Anna Price

Notice bibliographique

RevueKidney International Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studySocioeconomic statusKidney diseaseDialysisIntensive care medicineInternal medicineEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

eligible for inclusion.Baseline demographic data including age, sex, cause of kidney disease, current treatments, other relevant medical conditions, and pathology data including estimated glomerular filtration rate (eGFR), albuminuria, cardiac biomarkers are collected from patient records by site staff at the time of recruitment after consent.Follow-up data, including eGFR, albuminuria and clinical kidney and cardiovascular outcomes are collected from medical records during routine clinical care visits.Results: The GKPTN has enrolled 4334 patients since May 2020 across 119 sites in 8 countries (United States, Australia, Argentina, China, Italy, Canada, Spain and Japan).The mean participant age (Standard Deviation) at enrolment was 64.5 (16.2) years, 2542 (58.7%) were female, 1875 (43.3%) participants had diabetic kidney disease, mean eGFR was 52.9 (29) mL/min/1.73m2,and median Urine Albumin Creatinine Ratio (interquartile range) was 89 (20, 420) mg/g.Most participants were Caucasian (N¼2267,52.3%),followed by Latino-Americans (N¼866, 20.0%), Black or African American (N¼624, 14.4%) and Asians (N¼533, 12.3%).Geographically, most patients were recruited from North America (60.5%), followed by Europe (13.2%),South America (10.9%), and Asia (10.7%).With regards to kidney protective therapies, renin angiotensin aldosterone inhibitors were used in 3145 (72.6%) participants at baseline, while sodium glucose co-transport inhibitors were used in 579 (13.3%) participants.During 0.89 (0.50, 1.44) median years of follow-up, the mean annual eGFR change was -1.7 (95%CI -2.3, -1.0) mL/min/1.73m2.The rate of eGFR decline did not vary among age or sex specific subgroups with the steepest decline in people with baseline eGFR$60 mL/min/1.73m2.Conclusions: The GKPTN has successfully recruited more than 4000 patients with a diverse patient population.The range of countriessupportsthat future findings from the GKPTN are generalizable to patients around the world.The data allow descriptions of nephrology practices around the world and highlight that use of kidney protective therapies such as renin-angiotensin aldosterone inhibitors could be optimised.I have no potential conflict of interest to disclose.I did not use generative AI and AI-assisted technologies in the writing process.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations0
Publié2025
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