A population-based cohort study defined estimated glomerular filtration rate decline and kidney failure among Canadian immigrants
Notice bibliographique
Résumé
The link between immigrant status, a key social determinant of health, and kidney disease remains uncertain. To evaluate this, we compared incident adverse kidney outcomes between immigrants and non-immigrants using Canadian provincial health administrative data. We conducted a population-based observational cohort study of all adult Ontario residents (immigrants and non-immigrants) with normal baseline kidney function (estimated glomerular filtration rate (eGFR) 70 mL/min/1.73m 2 or more). Multivariable Cox proportional hazard regression modeling was used to evaluate the relationship between immigrant status and the composite adverse kidney outcome of 40% eGFR decline or kidney failure. The study cohort included 10,440,210 individuals with 22% immigrants and 78% non-immigrants. The mean (Standard Deviation) age and eGFR were 45 (17) years and 102 (16) mL/min/1.73m 2 , respectively. Immigrants experienced a 27% lower hazard for the composite adverse kidney outcome (adjusted hazard ratio 0.73 [95% Confidence Interval 0.72-0.74]) compared to non-immigrants which was primarily driven by 40% eGFR decline. However, immigrants also experienced a 12% lower hazard for incident kidney failure (0.88 [0.84-0.93]) compared to non-immigrants. Results were consistent upon accounting for the competing risk of death and adjusting for baseline albuminuria. As has been demonstrated with other chronic diseases, these novel findings suggest that a "healthy immigrant effect" also extends to kidney disease. Differential kidney disease outcomes were identified among immigrants based on refugee status and world region of origin which may inform health policy decision-making toward targeted screening strategies and more cost-effective resource allocation for immigrant populations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».