Incidence of CKD in Australian Primary Care: Analysis of a National Primary Care Dataset
Notice bibliographique
Résumé
Background: Data on the incidence of chronic kidney disease (CKD) in Australia are limited and largely derived from studies focused on high-risk groups. This study aimed to estimate the incidence of CKD in Australia using a national general practice dataset inclusive of a broad patient population managed in contemporary primary care settings. Methods: We included adults who attended MedicineInsight-participating general practices between 2011 and 2020 and had eGFR≥60 mL/min/1.73m2 or ACR<3.5 mg/mmol (females) and <2.5 mg/mmol (males) at baseline. Incident CKD was defined as 2 consecutive eGFR measurements <60 mL/min/1.73m2 ≥90 days apart or eGFR ≥60 mL/min/1.73m2 with UACR ≥3.5 mg/mmol for females and ≥2.5 mg/mmol for males. Incidence rates were calculated per 1,000 person-years. Multivariable Cox models were constructed to identify baseline sociodemographic and clinical factors associated with incident CKD. Results: Among 2,103,945 individuals (58% female; mean age 46.2 years) followed for a median of 3.76 years, 121,499 individuals developed incident CKD (5.8%), with overall CKD incidence of 13.8 per 1,000 person-years. Incidence increased with older age (2.2 per 1,000 in aged 18–29 years to 71 per 1,000 in ≥80 years). CKD incidence was independently associated with older age (HR per 20-years increase: 2.36 [2.33–2.38]), greater socioeconomic disadvantage (most disadvantaged: HR 1.15 [1.13–1.17]; compared to least disadvantaged), and the presence of clinical comorbidities including T2DM (4.04 [3.99–4.08]), hypertension (1.98 [1.95–2.01]), heart failure (1.88 [1.85–1.92]), chronic liver disease (1.41 [1.34–1.48]), and cancer (1.07 [1.06–1.08]). Conclusion: CKD incidence was substantial and increased sharply with age. The presence of socioeconomic disadvantage and other comorbidities were associated with higher CKD incidence. These results confirm that CKD remains a significant burden across diverse patient groups in contemporary primary care. Continued prioritisation of higher-risk CKD patients within primary care is crucial for effective management and improved outcomes. Funding: Commercial Support - The Renal Division of The George Institute for Global Health has received sponsorship funding provided by Boehringer Ingelheim and Eli Lilly Alliance and is supported by the University of New South Wales Scientia Program. The design, analysis, interpretation or writing of this work was performed independent of all funding bodies.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».