Markov Multistate Modeling of Longitudinal Kidney Replacement Therapy Patterns in a Canadian Population with Advanced CKD
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic kidney disease (CKD) is a condition characterized by the gradual loss of kidney function. As computer decision aids and other practice-changing tools become more widespread, estimates of kidney replacement therapy patterns are needed to support cost-effectiveness research and guide tool selection. Methods: Data were acquired from ICES in Ontario, Canada. Separate multi-state models were developed in patients with, 1) a 2-year kidney failure risk equation (KFRE) prediction ≥ 10%, and 2) eGFR < 30 mL/min/1.72m2 with urine albumin-to-creatinine ratio (UACR) ≥ 30 mg/g. Indexing criteria required a second confirmatory test within one year of the first. A model was developed to describe the sequence of possible transitions from CKD to kidney transplantation, peritoneal dialysis, hemodialysis, and death. The state space was further augmented to represent important transition pathways, including patients who initiated dialysis in an unplanned manner (during a hospital admission), and those who underwent pre-emptive kidney transplantation. Individual parametric hazard models were fit to estimate transition-specific hazards. Model fit was compared for both time-homogeneous hazards and semi-Markov hazards using the Akaike Information Criterion (AIC). Results: 33,494 patients with mean (SD) age 69 (15) years, eGFR 23 (7) ml/min per 1.73 m2 were included as part of the KFRE cohort, and 49,457 patients with mean (SD) age 72 (13) years, eGFR 24 (5) ml/min per 1.73 m2 were included as part of the eGFR + UACR cohort. Patient state was not static, with potentially multiple transitions occurring throughout follow-up. The semi-Markov models had improved AIC values compared to the time-homogeneous models. Conclusion: These multi-state models reveal the dynamic nature of kidney replacement therapy and may facilitate economic evaluations towards guiding the effective selection of decision-support tools in CKD. Funding: Government Support – Non-U.S.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».