CKD-EPI creatinine equation (2009)
The CKD-EPI creatinine equation is based on the same four variables as the MDRD Study equation, but uses a 2-slope spline to model the relationship between estimated GFR and serum creatinine, and a different relationship for age, sex and race. The equation was reported to perform better and with less bias than the MDRD Study equation, especially in patients with higher GFR. This results in reduced misclassification of CKD.
Autoři výzkumu: Levey AS, Stevens LA, Schmid CH, Zhang YL, Castro AF, Feldman HI, Kusek JW, Eggers P, Van Lente F, Greene T, and Coresh J.
Verze: 1.16
  • Veřejnost
  • Nefrologie
  • {{ modelType }}
  • Podrobnosti na
  • Ověření modelu
  • Uložit vstup
  • Vstupní zatížení

Výpočet výsledku

Nastavení dalších parametrů pro provedení výpočtu

Estimated GFR: ml/min/1.73m2

{{ resultSubheader }}
{{ chart.title }}
Interval výsledků {{ additionalResult.min }} na {{ additionalResult.max }}

Podmíněné informace

The CKD-EPI (Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration) equation was developed in an effort to create a more precise formula to estimate glomerular filtrate rate (GFR) from serum creatinine and other readily available clinical parameters, especially at when actual GFR is >60 mL/min per 1.73m2.

Researchers pooled data from multiple studies to develop and validate this new equation. They randomly divided 10 studies which included 8254 participants, into separate data sets for development and internal validation. 16 additional studies, which included 3896 participants, were used for external validation.

The CKD-EPI equation performed better than the MDRD (Modification of Diet in Renal Disease Study) equation, especially at higher GFR, with less bias and greater accuracy. When looking at NHANES (National Health and Nutrition Examination Survey) data, the median estimated GFR was 94.5 mL/min per 1.73 m2 vs. 85.0 mL/min per 1.73 m2, and the prevalence of chronic kidney disease was 11.5% versus 13.1%.

{{ file.classification }}
PRO
Poznámka
Poznámky jsou viditelné pouze při stahování výsledků a Evidencio je neukládá.

Tento model slouží pro vzdělávací, školicí a informační účely. Nesmí být používán k podpoře lékařského rozhodování nebo k poskytování lékařských či diagnostických služeb. Přečtěte si naše úplné znění disclaimer.

Základní modely Část
Komentáře
Komentář:
Zadejte prosím komentář
Komentáře jsou viditelné komukoli

Zpětná vazba modelu

Zatím žádná zpětná vazba 1 komentář {{ model.comments.length }} Komentáře
Na adrese {{ comment.created_at }} {{ comment.user.username }} již neregistrovaný autor napsal:
{{ comment.content }}
logo

Přihlaste se, abyste mohli používat funkce tisku Evidencio

Abyste mohli používat funkce tisku Evidencio, musíte být přihlášeni.
Pokud nemáte účet Evidencio Community, můžete si vytvořit bezplatný osobní účet na adrese:

https://www.evidencio.com/registration.

Tištěné výsledky - Příklady {{ new Date().toLocaleString() }}


Výhody komunitního účtu Evidencio


With an Evidencio Community account you can:

  • Create and publish your own prediction models.
  • Share your prediction models with your colleagues, research group, organization or the world.
  • Review and provide feedback on models that have been shared with you.
  • Validate your models and validate models from other users.
  • Find models based on Title, Keyword, Author, Institute, or MeSH classification.
  • Use and save prediction models and their data.
  • Use patient specific protocols and guidelines based on sequential models and decision trees.
  • Stay up-to-date with new models in your field as they are published.
  • Create your own lists of favorite models and topics.

A personal Evidencio account is free, with no strings attached!
Join us and help create clarity, transparency, and efficiency in the creation, validation, and use of medical prediction models.


Upozornění: Samotné výpočty by nikdy neměly určovat péči o pacienta a nenahrazují odborný úsudek.
Evidencio v3.25 © 2015 - 2024 Evidencio. All Rights Reserved