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Enregistrement W1997206960 · doi:10.1111/sdi.12344

Trends in Arteriovenous Fistula Use at Dialysis Initiation After Automated <scp>eGFR</scp> Reporting

2015· article· en· W1997206960 sur OpenAlexafffundabout
Manish M. Sood, Ayub Akbari, Brett Hiebert, Swapnil Hiremath, Paul Komenda, Claudio Rigatto, Deborah Zimmerman, Navdeep Tangri

Notice bibliographique

RevueSeminars in Dialysis · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensUniversity of ManitobaOttawa HospitalSt. Boniface HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesKidney Foundation of Canada
Mots-clésMedicineDialysisArteriovenous fistulaOdds ratioLogistic regressionInternal medicineOddsEmergency medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine trends in the presence of an arteriovenous fistula (AVF) at dialysis initiation before and after eGFR reporting. All incident dialysis patients from four Canadian provinces that implemented province-wide, automated laboratory reporting of eGFR with known vascular access at dialysis initiation were included in the study (N = 25,201) from 2001 to 2010. The primary outcome was the change in proportion of patients with an AVF at dialysis initiation using an interrupted time series and adjusted multilevel logistic regression models. AVF usage at dialysis initiation decreased gradually over the study period from 19.0% to 14.6%. After implementation of automated eGFR reporting, there was attenuation in the decline in AVF usage in models adjusted for case-mix, facility, and the downward trajectory in AVF use over time. The adjusted odds ratio for initiating dialysis with an AVF 1 year post-eGFR reporting compared to pre-eGFR reporting was more pronounced in older patients (age tertile >73; OR: 1.40; 95% CI: 1.04-1.90). Laboratory-based eGFR reporting was associated with a possible attenuation in the decline of AVF at dialysis initiation and this was more pronounced in older patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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