The Effect of Online Hemodiafiltration on Infections: Results from the CONvective TRAnsport STudy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hemodialysis (HD) patients have a high risk of infections. The uremic milieu has a negative impact on several immune responses. Online hemodiafiltration (HDF) may reduce the risk of infections by ameliorating the uremic milieu through enhanced clearance of middle molecules. Since there are few data on infectious outcomes in HDF, we compared the effects of HDF with low-flux HD on the incidence and type of infections. PATIENTS AND METHODS: We used data of the 714 HD patients (age 64 ±14, 62% men, 25% Diabetes Mellitus, 7% catheters) participating in the CONvective TRAnsport STudy (CONTRAST), a randomized controlled trial evaluating the effect of HDF as compared to low-flux HD. The events were adjudicated by an independent event committee. The risk of infectious events was compared with Cox regression for repeated events and Cox proportional hazard models. The distributions of types of infection were compared between the groups. RESULTS: Thirty one percent of the patients suffered from one or more infections leading to hospitalization during the study (median follow-up 1.96 years). The risk for infections during the entire follow-up did not differ significantly between treatment arms (HDF 198 and HD 169 infections in 800 and 798 person-years respectively, hazard ratio HDF vs. HD 1.09 (0.88-1.34), P = 0.42. No difference was found in the occurrence of the first infectious event (either fatal, non-fatal or type specific). Of all infections, respiratory infections (25% in HDF, 28% in HD) were most common, followed by skin/musculoskeletal infections (21% in HDF, 13% in HD). CONCLUSIONS: HDF as compared to HD did not result in a reduced risk of infections, larger studies are needed to confirm our findings. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT00205556.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».