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Enregistrement W4408446847 · doi:10.1177/20543581251323961

Approximating the Proportion of Individuals With Kidney Failure Who Die Without Kidney Replacement Therapy in Ontario, Canada

2025· article· en· W4408446847 sur OpenAlexaffabout
Andrea Cowan, Nivethika Jeyakumar, Amit X. Garg, Stephanie N. Dixon, Bin Luo, Peter G. Blake

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensOntario Stroke NetworkLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal replacement therapyDialysisKidney diseaseRenal functionKidney transplantationPopulationNephrologyRetrospective cohort studyKidneyInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Quantifying the number and proportion of people with kidney failure (KF) who receive conservative kidney management is vital for health care system benchmarking and planning. It is not easy to ascertain this value precisely at the population level, but we can approximate it using information from different data sources to estimate the proportion of patients with advanced kidney disease who die without receiving dialysis or a transplant and should receive conservative kidney management. Objective: To approximate the proportion of people with KF in Ontario, Canada, who die without receiving kidney replacement therapy. Design: A review of unpublished provincial renal agency reports of 3 retrospective population-based cohorts combined with clinical interpretation. Patients: ) or who received a transplant during follow-up were excluded from the analysis. Measurements and Methods: The 3 cohorts were derived at ICES and used linked health care databases for the province of Ontario, Canada. In 2016, Ontario had a population of about 14 million people. Two nephrologists reviewed the data to provide the clinical approximation. Results: . During the same period, 13 511 individuals started dialysis or received a preemptive kidney transplant (the KRT cohort). There were 7259 individuals in the low eGFR cohort; over the following year, 66% started dialysis, 20% died without dialysis, and 14% were alive without starting dialysis. The clinical approximation is that between 13 and 16% of people with KF die without receiving kidney replacement therapy. Limitations: The data reports lacked certain information to inform the clinical approximation. There was no information on the conversations health professionals had with people about kidney replacement therapy, any decisions made about receiving conservative care, or the circumstances that preceded death without kidney replacement therapy. Conclusions: After reviewing data from the 3 cohorts, we clinically approximate that 1 in 6 people with KF in Ontario, Canada, die without receiving dialysis and should receive conservative kidney management.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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