Impact of Improved Diagnosis and Treatment on Holistic CKD Burden
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Chronic kidney disease (CKD) is an underdiagnosed and undertreated disease despite the availability of effective interventions. The potential clinical, economic, and environmental impacts of increased diagnosis and improved adherence to guideline-directed medical therapies (GDMTs) recommended for patients with CKD are not well-understood. Methods: Eight country populations (Australia, Brazil, China, Germany, The Netherlands, Spain, UK, and USA) were simulated for 25 years using the IMPACT CKD model to compare burdens under various diagnosis and GDMT adherence scenarios versus current practice. GDMT consisted of kidney protecting, glucose lowering, lipid lowering, as well as antihypertensive and lifestyle interventions. Patients could be treated with 1 or multiple therapies, if eligible, and no guideline changes occurred over the time horizon. Treatment effects were assumed multiplicative. Results: Scenarios with improved GDMT adherence projected cumulative decreases in dialysis, cardiovascular (CV) events, and death by -3.2% to -23.2%, -12.2% to -41.4%, and -2.3% to -9.3%, respectively, compared with current practice over 10 years. Because of delayed CKD progression, kidney replacement therapy (KRT) costs and environmental burden were also projected to decrease by -2.5% to -19.4% and -2.7% to -21.2%, respectively, compared with current practice. All treatment scenarios predicted greater improvements over 25 years, underscoring the long-term impact of CKD, and highlighting the importance of early intervention. Conclusion: Differences in projected impacts between countries are multifactorial, though they are sensitive to demographics and health care systems. Implementation of policies that lead to improved detection and treatment of CKD are urgently required across the globe to mitigate the growing burdens of CKD on patients and caregivers, health care systems, society, and our environment.
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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 | 0,002 |
| 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 ».