Variability in eGFR and Adverse Kidney Outcomes in Routine Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Background: Variability in estimated glomerular filtration rate (eGFR) may indicate underlying kidney instability, but its prognostic value for kidney disease progression in routine primary care remains insufficiently studied. Methods: We conducted a retrospective cohort study using MedicineInsight, an Australian primary care database. Adults (≧18 years) with ≧3 eGFR measurements over 3 years (2011-2018) were included. eGFR variability was measured using the coefficient of variation (CV) and categorized using quintiles. The primary outcome was a composite of sustained ≧40% eGFR decline, sustained eGFR <15 mL/min/1.73 m2, or all-cause mortality, assessed over a 3-year follow-up period. Cox proportional hazards models were adjusted for mean eGFR, eGFR slope, demographics, comorbidities, and medications. Results: Among 754,306 patients (mean age 59.1 years, 58.0% female), 14,239 (1.9%) experienced the composite kidney outcome. The cumulative incidence of the composite outcome increased significantly in accordance with higher eGFR variability (Figure). Compared with the lowest fifth, patients in the highest fifth had a significantly increased risk (adjusted hazard ratio: 2.17 [95% CI: 2.03-2.32]; P <0.001). These associations were consistent across subgroups stratified by age, sex, hypertension, diabetes, and baseline eGFR, and remained robust in sensitivity analyses. When treated as a continuous variable, eGFR variability showed a positive, log-linear association with the adverse outcomes, particularly with all-cause mortality and ≧40% eGFR decline. Conclusion: Greater eGFR variability was independently associated with increased risk of adverse kidney outcomes and mortality in a large, unselected primary care cohort. Incorporating eGFR variability into routine assessments may improve risk stratification and guide earlier interventions to slow chronic kidney disease progression. Funding: Commercial Support - This study was supported by the Renal Division of The George Institute for Global Health, which is supported by the University of New South Wales Scientia Program and a sponsorship provided by Boehringer Ingelheim and Eli Lilly Alliance., Private Foundation Support, Government Support – Non-U.S.Figure
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».