In Peritoneal Dialysis, Is There Sufficient Evidence to Make “PD First” Therapy?
Notice bibliographique
Résumé
Since its introduction more than 3 decades ago, the use of peritoneal dialysis (PD) has increased greatly due to its simplicity, convenience, and low cost. Advances in technique, antibiotic prophylaxis, and the introduction of newer solutions have improved survival, quality of life, and reduced rate of complications with PD. In Hong Kong, approximately 80% end-stage renal disease (ESRD) patients perform PD; in others, that is, Canada, Australia, and New Zealand, 20%-30% patients use PD. However, in the United States, the annual rate of prevalent patients receiving PD has reduced to 8% from its peak of 15% in mid-1980s. PD as the initial modality is being offered to far less patients than hemodialysis (HD), resulting in the current annual incidence rate of less than 10% in USA. There are many reasons preventing the PD first initiative including the increased numbers of in-center hemodialysis units, physician comfort with the modality, perceived superiority of HD, risk of peritonitis, achieving adequate clearances, and reimbursement incentives to providers. Patient fatigue, membrane failure, and catheter problems are other reasons which discourage PD utilization. In this paper, we discuss the available evidence and provide rationale to support PD as the initial renal replacement modality for ESRD patients.
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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 | 0,032 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».