Role of Vascular Function in Predicting Arteriovenous Fistula Outcomes: An Observational Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many arteriovenous fistula (AVF) fail prior to use due to lack of maturation or thrombosis. Determining vascular function prior to surgery may be helpful to predict subsequent AVF success. This is a feasibility study to describe the vascular function in a cohort of chronic kidney disease (CKD) patients who are awaiting AVF creation. METHODS: A prospective cohort of 28 CKD patients expected to progress to HD underwent arterial stiffness (pulse wave velocity, PWV) and endothelial function testing (flow mediated dilation FMD, and peripheral arterial tonometry, PAT) one week prior to AVF creation. AVF success was defined as maintaining patency and achieving maturation. Post operative fistula assessment at 8 weeks evaluated maturation (clinical assessment of adequate fistula flowand ultrasound diameter ≥ 0.5 cm). RESULTS: The median age 72 years (62 - 78), 75% males, eGFR 15 ml/min/1.73 m(2) (12 - 18). 20 (71%) patients had successful AVF surgery with a mature AVF at 8 weeks. Patients with AVF success had higher mean PAT values 1.87 ± 0.52 than those with failed AVF 1.41 ± 0.24 p = 0.03. CONCLUSIONS: Microvascular endothelial function as measured using PAT may be useful as a predictor of AVF maturation and function. This simple non invasive marker of vascular function may be a useful tool to predict AVF outcomes.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».