MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1982627981 · doi:10.1155/2012/435736

Modifiable Risk Factors for Early Mortality on Hemodialysis

2012· article· en· W1982627981 sur OpenAlexaffabout
Rory McQuillan, Lilyanna Trpeski, Stanley Fenton, Charmaine E. Lok

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nephrology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDialysisHemodialysisHazard ratioProportional hazards modelMalnutritionInternal medicineCentral venous catheterRisk factorBody mass indexIntensive care medicineEmergency medicinePediatricsSurgeryCatheterConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data of incident hemodialysis patients from 2001 to 2007 were abstracted from The Renal Disease Registry (TRDR) from central Ontario, Canada and followed until December 2008 to determine 90-day mortality rates for incident hemodialysis patients. Modifiable risk factors of early mortality were determined by a Cox model. In total, 876 of 4807 incident patients died during their first year on dialysis; 304 (34.7%) deaths occurred within the first 90 days of dialysis initiation. The majority of deaths were attributed to a cardiovascular event or infection and more likely occurred in older patients and those with cardiovascular co-morbidities. Of potentially modifiable risk factors, low body mass index (<18.5), a surrogate for malnutrition, was a strong predictor of early mortality [adjusted hazard ratio (HR) 4.22 (CI: 3.12-5.17)]. Also, central venous catheter use was associated with a 2.40 fold increase risk of death (CI: 1.4-3.90). Patients who attended a multidisciplinary pre-dialysis clinic were less likely to die (HR: 0.60, CI: 0.47-0.78). The first 90 days after initiation of dialysis is a period of especially high risk of death. We have identified potentially modifiable risk factors in vascular access type, pre-dialysis care and nutritional status.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of NephrologyMême sujetDialysis and Renal Disease ManagementTravaux en français237 207