End‐stage renal disease from hemolytic uremic syndrome in the <scp>U</scp>nited <scp>S</scp>tates, 1995–2010
Notice bibliographique
Résumé
Management of hemolytic uremic syndrome (HUS) has evolved rapidly, and optimal treatment strategies are controversial. However, it is unknown whether the burden of end-stage renal disease (ESRD) from HUS has changed, and outcomes on dialysis in the United States are not well described. We retrospectively examined data for patients initiating maintenance renal replacement therapy (RRT) (n = 1,557,117), 1995-2010, to define standardized incidence ratios (SIRs) and outcomes of ESRD from HUS) (n = 2241). Overall ESRD rates from HUS in 2001-2002 were 0.5 cases/million per year and were higher for patients characterized by age 40-64 years (0.6), ≥65 years (0.7), female sex (0.6), and non-Hispanic African American race (0.7). Standardized incidence ratios remained unchanged (P ≥ 0.05) between 2001-2002 and 2009-2010 in the overall population. Compared with patients with ESRD from other causes, patients with HUS were more likely to be younger, female, white, and non-Hispanic. Over 5.4 years of follow-up, HUS patients differed from matched controls with ESRD from other causes by lower rates of death (8.3 per 100 person-years in cases vs. 10.4 in controls, P < 0.001), listing for renal transplant (7.6 vs. 8.6 per 100 person-years, P = 0.04), and undergoing transplant (6.9 vs. 9 per 100 person-years, P < 0.001). The incidence of ESRD from HUS appears not to have risen substantially in the last decade. However, given that HUS subtypes could not be determined in this study, these findings should be interpreted with caution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».