A simplified prediction model for end-stage kidney disease in patients with diabetes
Rattachement africain : jp. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract This study aimed to develop a simplified model for predicting end-stage kidney disease (ESKD) in patients with diabetes. The cohort included 2549 individuals who were followed up at Kyushu University Hospital (Japan) between January 1, 2008 and December 31, 2018. The outcome was a composite of ESKD, defined as an eGFR < 15 mL min−1 [1.73 m]−2, dialysis, or renal transplantation. The mean follow-up was 5.6 $$\pm$$ ± 3.7 years, and ESKD occurred in 176 (6.2%) individuals. Both a machine learning random forest model and a Cox proportional hazard model selected eGFR, proteinuria, hemoglobin A1c, serum albumin levels, and serum bilirubin levels in a descending order as the most important predictors among 20 baseline variables. A model using eGFR, proteinuria and hemoglobin A1c showed a relatively good performance in discrimination (C-statistic: 0.842) and calibration (Nam and D’Agostino $$\chi$$ χ 2 statistic: 22.4). Adding serum albumin and bilirubin levels to the model further improved it, and a model using 5 variables showed the best performance in the predictive ability (C-statistic: 0.895, $$\chi$$ χ 2 statistic: 7.7). The accuracy of this model was validated in an external cohort (n = 5153). This novel simplified prediction model may be clinically useful for predicting ESKD in patients with diabetes.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A simplified prediction model for end-stage kidney disease in patients with diabetes
- Date Crossref
- 21/07/2022
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Kurume University Department of Internal Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Fukuoka City Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Kyushu University Hospital Medical Information Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Saga-Ken Medical Centre Koseikan pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Fukuoka University Department of Endocrinology and Diabetes Mellitus pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Fukuoka City Medical Association Fukuoka City Health Promotion Support Center pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
-
Department of Diabetes and Endocrinology pays non établi dans la noticeInstitution
-
School of Medicine Department of Endocrinology and Diabetes Mellitus pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Ltd. Co. pays non établi dans la noticeEntreprise
-
Yukuhashi Central Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
Department of Internal Medicine — Kurume University, Fukuoka City Hospital et Medical Information Center — Kyushu University Hospital, avec 7 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.