Insights into Geographic Patterns, Urban-Rural Contrasts, and Health Care Disparities in Glomerular Disease Incidence in a Canadian Province
Notice bibliographique
Résumé
Rationale & Objective: Glomerular diseases (GDs) are a group of immune-mediated or genetic diseases that involve the filtering units of the kidneys, or glomeruli. Using centralized provincial kidney pathology records and census data, we aimed to examine the incidence and temporal trend of GDs in Saskatchewan, Canada and understand rural/urban differences in GD distribution. Study Design: Population-based epidemiologic study. Setting & Participants: All adult patients who underwent kidney biopsies in Saskatchewan, Canada, from 2002-2018. Exposures or Predictors: Biopsy diagnosis, 3-digit postal codes, laboratory parameters, dialysis initiation dates, and mortality data. Outcomes: Incidence of primary GD, dialysis initiation, and all-cause mortality. Analytical Approach: Regional variations in GD were analyzed using SaTScan v10.1.3 software. Incidence trends, rural/urban differences, and geospatial clustering were evaluated. Ethics approval was obtained from the provincial research and ethics board. Results: was identified for lupus nephropathy, with an incidence rate ratio of 1.73, a relative risk of 2.7, and a log likelihood ratio of 13.87. Limitations: Biopsies were dependent on the threshold of the ordering physician. Likely, frail and elderly patients and patients with early onset glomerulonephritis, late presentations, and higher bleeding risk were not biopsied, which led to an underrepresentation of these groups. Conclusions: The incidence and relative burden of GDs have increased over time in Saskatchewan, with notable rural/urban differences. We identified a geographic cluster for lupus nephropathy encompassing rural and urban areas. Patients in rural and remote areas had higher dialysis transition rates, and mortality rates were relatively higher in urban areas. Addressing and understanding the multifaceted factors driving these disparities are essential steps toward easing the burden of GDs on impacted communities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».