Trends in infection-related hospital admissions and impact of length of time on dialysis among patients on long-term dialysis: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: After cardiovascular disease, infection is the second leading reason for admission to hospital among patients receiving long-term dialysis. We examined whether duration of dialysis treatment influences the rate of infection-related admission to hospital. METHODS: Using provincial administrative databases for Quebec, we built a retrospective cohort of all adults receiving long-term dialysis (hemodialysis or peritoneal dialysis) between 2001 and 2007. We evaluated rates of infection-related admission to hospital according to length of time on dialysis. RESULTS: A cohort of 9822 patients (mean age 66.3 [standard deviation ± 14.7] yr; 39.7% female) were followed for a median of 2.1 (range 1.0-3.9) years. Between 2001 and 2007, infection-related hospital admissions remained stable (from 0.20 to 0.19 per person-year; p = 0.7). All-cause hospital admission rates decreased by 22.9% (from 1.53 to 1.18 per person-year; p < 0.001), and cardiovascular-related admission rates decreased by 46.7% (from 0.45 to 0.24 per person-year; p < 0.001). The rate of infection-related admission remained stable with increasing time on dialysis (p = 0.1); however, both all-cause and cardiovascular-related admission rates decreased with length of time on dialysis (p < 0.001). Standardization of hospital admission rates by age, sex or length of time on dialysis did not change trends. INTERPRETATION: We found a stable rate of infection-related hospital admission between 2001 and 2007 among patients on long-term dialysis, independent of age, sex and length of time on dialysis. A decrease in all-cause and cardiovascular-related admission rates during the same period meant that the proportion of admissions related to infection increased. Because admissions to hospital are potentially preventable, understanding the epidemiology of infection-related admissions may inform future studies on prevention of this serious outcome.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».