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Enregistrement W4416868956 · doi:10.1681/asn.2025fcqchx75

Incidence of CKD in Australian Primary Care: Analysis of a National Primary Care Dataset

2025· article· en· W4416868956 sur OpenAlexaff
Daniel Bekele Ketema, Luke Buizen, Hannah Wallace, Jeffrey T. Ha, Brendon L. Neuen, Takaya Sasaki, Sradha Kotwal, Takaaki Kosugi, Paul E. Ronksley, Mark Woodward, Min Jun

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensAlberta Kidney Disease NetworkUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary careIncidence (geometry)Primary health careKidney diseaseEpidemiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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