Should the Arteriovenous Fistula Be Created before Starting Dialysis?: A Decision Analytic Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An arteriovenous fistula (AVF) is considered the vascular access of choice, but uncertainty exists about the optimal time for its creation in pre-dialysis patients. The aim of this study was to determine the optimal vascular access referral strategy for stage 4 (glomerular filtration rate <30 ml/min/1.73 m(2)) chronic kidney disease patients using a decision analytic framework. METHODS: A Markov model was created to compare two strategies: refer all stage 4 chronic kidney disease patients for an AVF versus wait until the patient starts dialysis. Data from published observational studies were used to estimate the probabilities used in the model. A Markov cohort analysis was used to determine the optimal strategy with life expectancy and quality adjusted life expectancy as the outcomes. Sensitivity analyses, including a probabilistic sensitivity analysis, were performed using Monte Carlo simulation. RESULTS: The wait strategy results in a higher life expectancy (66.6 versus 65.9 months) and quality adjusted life expectancy (38.9 versus 38.5 quality adjusted life months) than immediate AVF creation. It was robust across all the parameters except at higher rates of progression and lower rates of ischemic steal syndrome. CONCLUSIONS: Early creation of an AVF, as recommended by most guidelines, may not be the preferred strategy in all pre-dialysis patients. Further research on cost implications and patient preferences for treatment options needs to be done before recommending early AVF creation.
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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 | 0,027 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».