Iron storage indices and risk of bacterial infections in hemodialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Infection is the second leading cause of death among hemodialysis (HD) patients. Because iron overload may be a risk factor for bacterial infection, concerns about excessive use of intravenous (IV) iron have arisen. In this retrospective analysis, we explored the relationship between target iron storage indices, as outlined in the Dialysis Outcomes Quality Initiative (DOQI) guidelines, and the incidence of bacterial infections. METHODS: We reviewed the charts of 87 HD patients who received their first course of IV iron at our dialysis unit between 1997 and 2001. Transferrin saturation (TSAT) rate, ferritin level, and other clinical/laboratory measures were recorded at baseline. Patients were followed for up to 2 years for the outcomes of bacteremia and bacterial pneumonia and censored at death, end-of-study observation, or kidney transplantation. Cox proportional hazards regression was used to evaluate the relationship of bacterial infections to iron storage indices. RESULTS: Thirty-two patients had at least one episode of bacterial infections. In multivariate analyses, after adjusting for sex and venous catheter use, iron-replete state (ferritin > 100 ng/mL and TSAT > 20%) was associated with a threefold higher risk of bacterial infections (95% CI 1.3-6.6; p = 0.01). Although diabetes mellitus and lower serum albumin had a nonsignificant trend toward an increased risk of bacterial infections, no such relationship was seen with the first 3-month cumulative IV iron dose. CONCLUSIONS: This study suggests an increased risk for bacterial infections at modest levels of iron stores (ferritin > 100 ng/mL and TSAT > 20%) among HD patients initiating IV iron. Large prospective studies are needed to confirm these relationships.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».