Assessing patterns of chronic kidney disease care in Australian primary care: a retrospective cohort study of a national general practice dataset
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic kidney disease (CKD) monitoring and cardiovascular risk management are essential in reducing disease progression and cardiovascular events. This study aimed to understand CKD monitoring and management practices in Australian primary care. Methods: We conducted a retrospective, population-based cohort study of adults who attended general practices participating in MedicineInsight between 1 January 2011 and 30 June 2020 and met diagnostic criteria for CKD. Care quality was assessed in the 18-months following identification of CKD. Core monitoring was defined as at least one assessment of all the following measurements: blood pressure, estimated glomerular filtration rate (eGFR), urine albumin creatinine ratio (UACR), lipid profile, and HbA1c in patients with diabetes. Cardiovascular risk management comprised medication prescription (ACEi/ARB and statin), blood pressure target achievement and LDL cholesterol <2 mmol/L. Modified Poisson regression models adjusted for socio-demographic and clinical characteristics were used to identify patient factors associated with completion of monitoring and medication prescription. Findings: CKD was identified in 140,780 patients, of which 34.2% received core monitoring within 18 months of CKD identification. Measurement of the individual components of the core monitoring outcome varied: blood pressure (88.7%), eGFR (86.0%), UACR (41.1%), lipids (70.9%) and HbA1c (85.5%). ACEi/ARB were prescribed in 65.2% of the cohort and 54.4% were prescribed a statin. Blood pressure targets of <140/90 mmHg and <130/80 mmHg were achieved in 57.9% and 29.3% of patients, respectively. LDL target of <2 mmol/L was achieved in 38.8% of patients. Older age, comorbid diabetes and hypertension were associated with a greater likelihood of monitoring and medication prescription. Interpretation: In this large, population-based study, we observed substantial variation in CKD risk monitoring and the management of cardiovascular risk in patients with CKD. We identified several priority areas for CKD management in primary care including need for improvement in albuminuria monitoring. Funding: University of New South Wales Scientia Program and Boehringer Ingelheim Eli Lilly Alliance.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».