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Enregistrement W6982386367

Impact of eGFR reporting on health care utilization in Ontario

2011· article· en· W6982386367 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKidney diseaseRenal functionNephrologyHealth carePopulationPublic healthAmbulatory care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this thesis was to determine the impact of eGFR reporting on health care utilization in Ontario. There were two main aims of this thesis 1) to assess the impact or eGFR reporting on nephrology consults and 2) to assess the impact of eGFR reporting on kidney protective medication usage.\nSome clinicians believe chronic kidney disease (CKD) is under-recognized in the community. As a result, many outpatient laboratories now report the estimated glomerular filtration rate (eGFR) in addition to serum creatinine as a measure of kidney function. In January 2006, all outpatient laboratories in the province of Ontario, Canada began reporting eGFR. We linked health administrative data for more than 8 million adults of age 25 years or older from January, 1999 to September, 2007. We conducted a population-based intervention analysis with seasonal time-series modeling to examine secular trends in the number and type of patients seen by nephrologists. Compared to the pre-eGFR period, the number of patients seen in consultation by nephrologists increased after eGFR reporting [percentage increase of 24% (95% Cl 16 - 31%); absolute increase of 2.9 consults per 100,000 adult population (95% Cl 2.5 - 3.4)]. This translated into an increase of about 23 consults per nephrologist per year. The greatest increases were seen in women (percentage increase of 39%, 95% Cl 28 - 51%) and the elderly, age > 80 years (percentage increase of 58%, 95% Cl 35 - 80%). eGFR reporting was associated with a sudden increase in the number of nephrology consults seen in Ontario. This increase was especially prominent amongst women and the elderly, populations who some believe are\nunder-recognized as having CKD.\nSome patients with chronic kidney disease (CKD) in whom angiotensin converting enzyme inhibitors or angiotensin-ll receptor blockers are recommended do not receive these medications (collectively referred to as RAAS-Blockers). We considered whether RAAS-Blocker use increases amongst CKD patients after the introduction of eGFR reporting. In January 2006, all outpatient laboratories in the province of Ontario, Canada began reporting eGFR. We performed a population-based intervention analysis with seasonal time-series modeling for the period of January 2003 to April 2008. We linked health administrative data for adults living in south western Ontario. For our primary outcome we considered RAAS-Blocker usage amongst 45 361 ambulatory residents with CKD (eGFR < 60 mL/min per 1.73m2). The introduction of eGFR reporting was associated with a significant increase in the use of RAAS-Blockers. Just prior to eGFR reporting the prescription rate was 571 per 1000 CKD patients; by early 2008 the rate had increased to 607 per 1000 CKD patients. According to the model, the increase in RAAS- Blocker use attributable to eGFR reporting was 19 per 1000 CKD patients (p=0.034). These\niii\nresults suggest eGFR reporting contributes to improved, guideline appropriate, care of patients with CKD. Estimating that 8% of the adult population has CKD, for every 10 million adults this means about 15 200 new patients are treated with RAAS Blockers by one year after the introduction of eGFR reporting in community laboratories.\nIn summary, in Ontario eGFR reporting was associated with an increase in consults, particularly among elderly and female patients. Also, it was associated with more CKD patients using renal- protective medications. Although these two finding suggest that there may be benefit to its introduction, further studies are need to determine if these changes actually result in clinical improvements.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,355
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,054 · 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
Publié2011
Routes d'admission1
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