Screening programmes for early detection of chronic kidney disease in the USA and other English-speaking countries (Canada, Australia and UK): a systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe screening programmes for early chronic kidney disease (CKD) in the USA and other English-speaking countries (Canada, Australia and UK) involving patients with diabetes or hypertension, in addition to high-risk racial or ethnic groups. DESIGN: Systematic literature review. DATA SOURCES: Embase and MEDLINE (both via Ovid) between 1 January 2018 and 17 October 2023. ELIGIBILITY CRITERIA: CKD screening programmes in patients with diabetes and/or hypertension in the targeted countries were included. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Publications meeting the review objectives and prespecified population, intervention, comparator, outcome and eligible study design types were identified. Full-text publications were assessed for quality by two independent reviewers. For randomised controlled trials, quality/risk of bias (ROB) was assessed using version 2 of the Cochrane ROB tool for randomised trials; for observational longitudinal or prospective studies and non-randomised trials, quality/ROB was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Of 5542 records identified from database searches, 21 studies were included. Of these, the majority (13 studies) screened patients with diabetes and/or hypertension. Screening programmes were described in 16 studies; the remaining 5 reported CKD prevalence. Of 30 643 162 pooled participants, 6 413 466 (weighted mean: 21%) received complete screening for CKD (ie, evaluation of albumin-to-creatinine ratio plus estimated glomerular filtration rate). The weighted mean prevalences of any type of CKD testing in patients with diabetes or hypertension were 33% and 12%, respectively. For the pooled population of 24 608 indigenous persons or underserved communities, the weighted mean prevalence of CKD screening was 91%. Weighted mean prevalences for any type of CKD testing were 22% (n=30 705 837) in primary care and 93% (n=26 640) in community outreach settings. Follow-up testing was infrequent or not reported in most studies. CONCLUSIONS: These findings indicate a low prevalence of CKD screening of high-risk patients, particularly in primary care. Contrary to Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) guidelines, most high-risk patients studied received incomplete screening. Lack of adherence to KDIGO guidelines on CKD screening may result in delays in CKD diagnosis and missed opportunities for therapy. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42023492433.
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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 | 0,017 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».