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Enregistrement W4414161725 · doi:10.2215/cjn.0000000856

Association of Individual- and Neighborhood-Level Social Determinants of Health with Post-Hospitalization Acute Kidney Injury Care

2025· article· en· W4414161725 sur OpenAlexaff
Tomonori Takeuchi, Seda Babroudi, Lama Ghazi, Elizabeth Baker, Gabriela R. Oates, Lucia Juarez, Ariann Nassel, Samuel A. Silver, Orlando M. Gutiérrez, Javier A. Neyra

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésAcute kidney injuryIncidence (geometry)DialysisIntensive care unitRetrospective cohort studySocial determinants of healthKidney diseaseCohortLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key Points Only one third of intensive care unit patients who developed severe AKI received Kidney Disease Improving Global Outcomes–recommended follow-up care within 3 months of AKI. Both individual-level and neighborhood-level socioeconomic disadvantages are associated with decreased post-AKI follow-up care. Background Individual-level and neighborhood-level social determinants of health (SDOH) measures have been associated with higher incidence of AKI, lower likelihood of recovery, and higher risk of mortality after AKI. The association of SDOH measures with posthospitalization AKI follow-up care is unknown. Methods Using a retrospective cohort design, we evaluated the association of individual-level (insurance status, race, ethnicity) and neighborhood-level (socioeconomic deprivation, rurality, residential segregation, and social vulnerability to natural or human-caused disasters) SDOH measures with receipt of posthospitalization follow-up for AKI within 3 months of hospital discharge among intensive care unit (ICU) survivors with AKI stage 2 or 3 hospitalized between 2012 and 2023 at a major academic medical center. The primary outcome, posthospitalization AKI follow-up, was defined as the occurrence of at least one of the following within 3 months of hospital discharge: a nephrology outpatient visit, serum creatinine measurement, or urine protein measurement. We used pooled logistic regression models with inverse probability of censoring weighting to adjust for demographics, comorbidities, and hospitalization characteristics and to account for the competing risks of death, rehospitalization, or dialysis initiation. Results Among 13,392 adult ICU survivors with AKI stages 2 or 3, 5970 (45%) were female, 4488 (34%) were of Black race, and 1561 (12%) were uninsured. A total of 7316 (61%) received posthospitalization follow-up for AKI within 3 months of hospital discharge. Uninsured individuals (adjusted odds ratio [aOR], 0.77; 95% confidence interval [CI], 0.70 to 0.84), individuals residing in a neighborhood with greater socioeconomic deprivation (aOR, 0.86; 95% CI, 0.81 to 0.92), greater rurality (aOR, 0.86; 95% CI, 0.81 to 0.92), greater segregation (aOR, 0.92; 95% CI, 0.87 to 0.98), and greater social vulnerability (aOR, 0.83; 95% CI, 0.77 to 0.89) all experienced significantly lower odds of posthospitalization AKI care. Conclusions Both individual-level and neighborhood-level SDOH were associated with lower odds of post-AKI follow-up among ICU survivors with severe AKI.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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