Quality of care for people with chronic kidney disease: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Guideline-based strategies to prevent chronic kidney disease (CKD) progression and complications are available, yet their implementation in clinical practice is uncertain. We aimed to synthesise the available evidence on the concordance of CKD care with clinical guidelines to identify gaps and inform future CKD care. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. DATA SOURCES, PARTICIPANTS, AND OUTCOMES: We systematically searched MEDLINE (OVID), EMBASE (OVID) and CINAHL (EBSCOhost) (to 18 July 2025) for observational studies of adults with CKD reporting data on the quality of CKD care. We assessed data on quality indicators of CKD care across domains that related to patient monitoring (glomerular filtration rate and albuminuria), medications use (ACE inhibitors (ACEIs) and angiotensin receptor blockers (ARBs), statins) and treatment targets (blood pressure (BP) and HbA1c). Pooled estimates (95% CI) of the percentage of patients who met the quality indicators for CKD care were estimated using random effects model. RESULTS: 59 studies across 24 countries, including a total of 3 003 641 patients with CKD, were included. Across studies, 81.3% (95% CI: 75% to 87.6%) of patients received eGFR monitoring, 47.4% (95% CI: 40.0% to 54.7%) had albuminuria testing, and 90% (95% CI: 84.3% to 95.9%) had BP measured. ACEIs/ARBs were prescribed among 56.7% (95% CI: 51.5% to 62%), and statins among 56.6% (95% CI: 48.9% to 64.3%) of patients. BP (systolic BP ≤140/90 mm Hg) and HbA1c (<7%) targets were achieved in 56.5% (95% CI: 48.5% to 64.6%) and 43.5% (95% CI: 39.4% to 47.6%) of patients, respectively. Subgroup analysis indicated higher rates of proteinuria testing among patients with diabetes (52.2%) compared with those without (31.3%). CONCLUSIONS: Current evidence shows substantial variation in CKD care quality globally. Guideline-concordant care varied according to quality measures and across patient groups, with gaps in indicators like albuminuria testing. These findings underscore the need for effective quality improvement strategies to address gaps in CKD care, including increased albuminuria testing for risk stratification, together with systematic measures for monitoring care quality. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42023391749.
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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 | 0,022 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».