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Enregistrement W4413950080 · doi:10.1681/asn.0000000853

Diagnostic Yield of Various Serum Creatinine Testing Frequencies in People at Risk for CKD

2025· article· en· W4413950080 sur OpenAlexafffundabout
Marcello Tonelli, Natasha Wiebe, Ron T. Gansevoort, Brenda R. Hemmelgarn, Braden Manns, Robert R. Quinn, Michael G. Shlipak, Matthew T. James

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Mots-clésMedicineKidney diseaseDiabetes mellitusComorbidityAlbuminuriaInternal medicineCreatininePopulationCohortRenal functionEndocrinologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key Points The annual incidence of CKD is relatively low (approximately 2%) even in groups that are considered at higher risk, such as people with diabetes or hypertension. A substantial number of people are tested at least annually for CKD despite being at very low risk, such as those with an annual incidence of 0.02%. Considering age together with other risk factors for CKD to determine the frequency of testing may increase the diagnostic yield for incident CKD. Background Guidelines recommend regular serum creatinine testing to detect CKD among people with diabetes or hypertension, but the ideal frequency of testing is unknown. We determined the diagnostic yield for incident CKD as defined by ≥2 measures of eGFR <60 ml/min per 1.73 m 2 , based on testing frequencies of every 2, 3, 4, or 5 years as compared with annually. Methods We did a retrospective population-based cohort study of 3,515,163 adults older than 18 years with eGFR >60 ml/min per 1.73 m 2 at baseline in Alberta, Canada. We assessed diagnostic yield overall and in categories defined by age, sex, comorbidity, albuminuria, or levels of a multivariable risk score for CKD. Results Assuming annual testing, the number of tests needed (NTN) to detect one new CKD case was >67-fold higher among those younger than 50 years (2149, [95% confidence interval (CI), 2103 to 2196]) as compared with older than 70 years (32, [95% CI, 32 to 32]). NTN for annual testing was 50 (95% CI, 49 to 50) among people with diabetes, 57 (95% CI, 57 to 58) in those with hypertension, and 20 (95% CI, 20 to 21) among people with heart failure. When stratified by CKD risk score, the NTN for annual testing ranged from 7 (95% CI, 7 to 8) at a score of 9 (highest risk) to 5708 (95% CI, 5494 to 5930) at a score of 0 (lowest risk). Testing people with diabetes every 3 years instead of every year would delay the diagnosis of CKD by a mean of 1.5 years for 2, 12, and 32 per 1000 people with diabetes aged <50, 50–70, and >70 years, respectively. Corresponding delays associated with testing people with hypertension every 3 years instead of every year would affect 2, 9, and 27 per 1000 people aged <50, 50–70, and >70 years, respectively. If applied to all adult Albertans, these two changes in testing frequency would potentially avert more than 5.9 million laboratory assays over the next decade. Conclusions Tailoring the frequency of serum creatinine testing according to age and the presence of other risk factors would decrease the NTN to detect cases of incident CKD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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