Inside CKD: Cost-Effectiveness of Multinational Screening for CKD
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Early detection of chronic kidney disease (CKD) could slow its progression; however, most patients in earlier stages remain undiagnosed. Our study objective was to assess the cost-effectiveness of multinational CKD screening strategies from the payer perspective across general and higher-risk populations. Methods: Using the published Inside CKD microsimulation, we projected virtual closed populations to assess CKD screening strategies in 31 countries or regions over a lifetime horizon. We considered people aged ≥ 65 or ≥ 45 years in the general population and in high-risk subgroups (type 2 diabetes [T2D], hypertension, or cardiovascular disease [CVD]). Simulated populations could receive 2 serum creatinine (SCr) tests assessing estimated glomerular filtration rate (eGFR), "2 eGFR only", or an additional urinary albumin-to-creatinine ratio test (UACR), "2 eGFR and 1 UACR", versus current practice. Eligible patients received renin-angiotensin system inhibitors (RASi). Results: Screening the general population aged ≥ 45 years for CKD was cost-effective versus current practice in all countries or regions using the "2 eGFR and 1 UACR" strategy, and cost-effective in all but 1 country using the 2 eGFR only strategy. The 2 eGFR and 1 UACR strategy showed consistently higher cost-effectiveness. Screening general populations aged ≥ 45 years increased projected CKD diagnosis rates per 100,000 persons eligible for screening from 459 by current practice to 7475 patients using 2 eGFR only, or 14,392 using 2 eGFR and 1 UACR. Similar trends in cost-effectiveness and diagnosis rates were observed in persons aged ≥ 65 years. Conclusion: CKD screening may be cost-effective in general populations worldwide, including in populations aged ≥ 45 years. Our analysis corroborates global guideline recommendations for simultaneous eGFR and UACR testing if considered in the context of local factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».