Determining Factors That Predict Technique Survival on Peritoneal Dialysis: Application of Regression and Artificial Neural Network Methods
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Peritoneal dialysis (PD) rates continue to decline worldwide in spite of the increasing number of patients with end-stage renal disease. PD technique failure has been cited as one of the reasons for this decline. The purpose of this study was to compare the factors that predict technique survival using artificial neural network (ANN) and logistic and Cox regression methods. METHODS: We used high-quality, prospectively collected data from the United Kingdom Renal Registry and created both ANN and regression models to predict technique survival. Incident PD patients in the UK from 1999 to 2004 were included in the analysis. Technique failure was defined as a change in modality to hemodialysis for a period >30 days. RESULTS: Removal of dialysis center code had a significant effect on the fit and/or predictive performance of all three types of models. In contrast, the effect of demographic data, comorbidity, physical examination and laboratory data varied according to the type of model. CONCLUSIONS: PD center significantly impacts PD technique survival. Other putative predictive factors had marginal and/or variable effects. The presence of comorbid conditions and a high body mass index is not consistently associated with increased PD technique failure.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle