Defining Referral for a Kidney Transplant Evaluation as a Quality Indicator: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Quality indicators are required to identify gaps in care and to improve equitable access to kidney transplants. Referral to a transplant center for an evaluation is the first step toward receiving a kidney transplant, yet widespread reporting on this metric is lacking. Objective: The objective was to use administrative health care databases to examine multiple ways to define referral for a kidney transplant evaluation by varying clinical inclusion criteria, definitions for end of follow-up, and statistical methodologies. Design: This is a population-based cohort study. Setting: This study linked administrative health care databases in Ontario, Canada. Patients: Adults from Ontario, Canada, with advanced chronic kidney disease (CKD) between April 1, 2017, and March 31, 2018. Measurements: The primary outcome was the 1-year cumulative incidence of kidney transplant referral. Methods: We created several patient cohort definitions, varying patient transplant eligibility by health status (eg, whether patients had a recorded contraindication to transplant). We presented results by advanced CKD status (ie, patients approaching the need for dialysis vs receiving maintenance dialysis) and by method of cohort entry (ie, incident only vs prevalent and incident patients combined), resulting in 12 unique cohorts. Results: Sample size varied substantially from 414 to 4128 depending on the patient cohort definition, with the largest reduction in cohort size occurring when we restricted to a "healthy" (eg, no evidence of cardiovascular disease) group of patients. The 1-year cumulative incidence of transplant referral varied widely across cohorts. For example, in the incident maintenance dialysis population, the cumulative incidence varied more than 2-fold from 16.3% (95% confidence interval [CI] = 15.0%-17.7%) using our most inclusive cohort definition to 40.0% (95% CI = 36.0%-44.5%) using our most restrictive "healthy" cohort of patients. Limitations: Administrative data may have misclassified individuals' eligibility for kidney transplant. Conclusions: These results can be used by jurisdictions to measure transplant referral, a necessary step in kidney transplantation that is not equitable for all patients. Adoption of these indicators should drive quality improvement efforts that increase the number of patients referred for transplantation and ensure equitable access for all patient groups.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».