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.
Autorzy badań: Levey AS, Stevens LA, Schmid CH, Zhang YL, Castro AF, Feldman HI, Kusek JW, Eggers P, Van Lente F, Greene T, and Coresh J.
Wersja: 1.16
  • Szczegóły
  • Walidacja modelu
  • Zapisywanie danych wejściowych
  • Wejście obciążenia

Obliczanie wyniku

Ustaw więcej parametrów, aby wykonać obliczenia

Estimated GFR: ml/min/1.73m2

{{ resultSubheader }}
{{ chart.title }}
Interwał wyników {{ additionalResult.min }} do {{ additionalResult.max }}

Informacje warunkowe

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
Uwaga
Notatki są widoczne tylko w pobranym wyniku i nie zostaną zapisane przez Evidencio

Niniejszy model służy celom edukacyjnym, szkoleniowym i informacyjnym. Nie może być wykorzystywany do wspierania podejmowania decyzji medycznych ani do świadczenia usług medycznych lub diagnostycznych. Przeczytaj naszą pełną wersję disclaimer.

Modele leżące u podstaw Część
Komentarze
Komentarz
Wprowadź komentarz
Komentarze są widoczne dla każdego

Modelowa informacja zwrotna

Brak opinii 1 Komentarz {{ model.comments.length }} Komentarze
Na {{ comment.created_at }} {{ comment.user.username }} niezarejestrowany już autor napisał:
{{ comment.content }}
logo

Zaloguj się, aby włączyć funkcje drukowania Evidencio

Aby korzystać z funkcji drukowania Evidencio, musisz być zalogowany.
Jeśli nie masz konta społecznościowego Evidencio, możesz utworzyć bezpłatne konto osobiste pod adresem:

https://www.evidencio.com/registration

Wydrukowane wyniki - przykłady {{ new Date().toLocaleString() }}


Korzyści z konta społecznościowego 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.


Zastrzeżenie: Same obliczenia nigdy nie powinny dyktować opieki nad pacjentem i nie zastępują profesjonalnego osądu.
Evidencio v3.25 © 2015 - 2024 Evidencio. All Rights Reserved