Ethnic and immigrant disparities in dialysis prevalence and chronic kidney disease trajectories in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Large differences exist in chronic kidney disease (CKD) rates between countries, but differences within diverse populations living in the same setting with universal healthcare are not well understood. OBJECTIVES: To compare dialysis prevalence, CKD risk factors and control, and CKD progression by ethnicity and birth country in an ethnoculturally diverse setting with high rates of kidney disease and universal healthcare. SETTING: Scarborough, Toronto's most diverse region and site of Canada's largest regional dialysis programme. DESIGN AND PARTICIPANTS: Double observational cohort study of 2397 participants: a retrospective cohort of 1116 residents who received dialysis between 2016-2019, and a prospective cohort of 1281 individuals with non-dialysis CKD followed for 3 years between 2010-2015 in Scarborough. OUTCOME MEASUREMENTS: Dialysis prevalence, calculated by comparing frequencies of birth countries and ethnicities in the dialysis cohort with census-derived community frequencies. Secondary outcome measurements were traditional CKD risk factor prevalence (diabetes, hypertension, cardiovascular disease) and control (haemoglobin A1c, blood pressure); and CKD progression (estimated glomerular filtration rate decline, proteinuria) adjusted for socioeconomic status in the non-dialysis cohort. RESULTS: Dialysis prevalence was 4.2 times higher in immigrants (p<0.001), and highest in those born in the Caribbean, Southeast Asia and South Asia. Ethnicity-based differences were smaller, with rates up to 1.7-fold higher in Southeast Asian, Black and South Asian compared with White persons. Diabetes prevalence was highest in immigrants from South Asia, Southeast Asia and the Caribbean. Blood pressure and haemoglobin A1c were higher in Caribbean-born individuals. Kidney function declined fastest in patients born in the Caribbean, South Asia and East Asia. Proteinuria increased most rapidly in patients born in the Caribbean, Southeast Asia and South Asia. The year of immigration did not influence these secondary outcomes. CONCLUSIONS: Despite universal healthcare access, marked disparities in CKD risks and rates exist within ethnoculturally diverse immigrants living in this Canadian kidney disease hotspot. More focused research and tailored interventions are required.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».