Exploration of chronic kidney disease screening, diagnosis and management in Australian general practice using electronic medical record data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: CKD is a common but under-recognised condition that places significant burden on the individual and the health system globally. Our study applied a set of primary care quality indicators originally developed and validated using Canadian primary care data for screening, diagnosis and monitoring of CKD. These indicators were then applied to a large primary care dataset to assess CKD detection and management practices in Australia. METHODS: We used de-identified data from the Patron repository, which contains data extracted from electronic medical records (EMRs) in Australian general practices. The 16 CKD indicators developed using Canadian EMR data were applied to this dataset. These indicators measured and reported on the use of clinical and pathological tests to diagnose and monitor CKD, the prescribing of antihypertensive and statin medications, and on rates of influenza immunisation. RESULTS: , 54.2% (14,254) underwent a repeat eGFR within six months and 28.8% (7,586) completed an ACR test. Of the patients recommended for screening based on the presence of risk factors, 76.1% had an eGFR performed within the last 18 months, whilst 34.2% had an ACR performed in the same period. Rates of monitoring of patients with CKD were slightly higher. A blood pressure had been recorded within the last 9 months in 71.1% of patients with CKD, and in 75.6% of the subset of patients with both diabetes and albuminuria. Around 45% of all patients with CKD were meeting their blood pressure targets at their last recording. CONCLUSIONS: The results of this study demonstrate that it is feasible to derive meaningful and informative indicators of CKD diagnosis and management from primary care EMR data in Australia, which are comparable with international data. The low rates of CKD documentation and pathology monitoring provide opportunities for quality improvement initiatives to reduce disease burden. CLINICAL TRIAL NUMBER: Not applicable.
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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 | 0,001 |
| 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 ».