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Enregistrement W4416295228 · doi:10.1001/jamainternmed.2025.5979

Sex Differences in Mortality and Receipt of Kidney Replacement Therapy Among Adults With Stage 5 Chronic Kidney Disease

2025· article· en· W4416295228 sur OpenAlexaffabout
Christian Chan, Simon Sawhney, Sofia B. Ahmed, Sandra M. Dumanski, Robert R. Quinn, Ngan N. Lam, Matthew T. James, Pietro Ravani, Ping Liu

Notice bibliographique

RevueJAMA Internal Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReceiptKidney diseaseRenal replacement therapyCohortDisadvantageStage (stratigraphy)Cohort studyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Female individuals typically outlive male individuals in the general population. Whether this survival advantage persists among adults with stage 5 chronic kidney disease (CKD) is unknown. Objective: To examine sex differences in mortality and treatment with kidney replacement therapy (KRT; including dialysis and transplant) among adults with incident stage 5 CKD. Design, Setting, and Participants: This population-based cohort study used linked administrative and kidney care program data from Alberta, Canada. Adults 18 years and older with incident non-KRT-dependent stage 5 CKD were identified between April 2005 and March 2019 and observed from study entry until death, out-migration, or March 2021. Data were analyzed from January to August 2025. Main Outcomes and Measures: Sex-specific, age-stratified standardized mortality ratios were calculated using general population mortality data. Five-year probabilities of all-cause death, receipt of maintenance dialysis, and kidney transplant were estimated in incident stage 5 CKD cases using multistate models, stratified by age and presence of diabetes or cardiovascular disease. Results: Among 7506 cohort members, 4121 (54.9%) were male (median [IQR] age, 70 [58-80] years), and 3385 (45.1%) were female (median [IQR] age, 74 [61-83] years). The median (IQR) follow-up was 7.9 (4.7-11.5) years. Compared with the general population, female individuals experienced greater excess mortality than male individuals, particularly at younger ages (eg, among adults younger than 55 years: standardized mortality ratio, 40.9 [95% CI, 34.6-47.3] in female individuals vs 15.9 [95% CI, 13.5-18.2] in male individuals); this difference narrowed with increasing age. Within the stage 5 CKD cohort, 5-year all-cause mortality risks were higher in younger female individuals than male individuals (younger than 55 years: 20.7% vs 14.6%) and similar between sexes at older ages. Irrespective of comorbidity, female individuals younger than 65 years were substantially less likely to receive a kidney transplant, and female individuals 65 years and older were less likely to receive dialysis or a transplant. Conclusions and Relevance: In this cohort study using data from a universal health care system, across all ages, the female survival advantage observed in the general population was absent or even reversed after developing stage 5 CKD. Fewer female individuals transitioned to KRT treatment, independent of their comorbidities. Younger female individuals experienced the greatest survival disadvantage and were less likely to receive a transplant. These findings suggest that differences in treatment decision-making or inequities in access to KRT may contribute to poorer outcomes in female individuals, especially at younger ages. Further investigations are warranted to understand the potential underlying structural, social, and biological mechanisms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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