Multiple factors affect 3‐year survival of patients on chronic hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this study is to determine the factors contributing to survival of patients on hemodialysis. Methods: Data were collected from 8 dialysis centers, and 432 patients were recruited. Among them, patients who underwent hemodialysis thrice a week for more than 3 years and received antihypertensive therapy or had systolic blood pressure of more than 160 mm Hg before dialysis secession were selected. Subsequent survival status and cause of death were ascertained for the next 3.5 years. The logistic multivariate regression analysis was used to estimate the relative risk of death. Variables used for the purpose of this analysis were patient gender, age, underlying renal disease (unknown and others (0), CGN (1), DM (2)), medication, serum albumin, history of having cerebrovascular and/or cardiovascular accidents (yes or no), the levels of serum creatinine, blood urea nitrogen, pre‐ and post‐dialysis blood pressure (systolic and diastolic), hemoglobin, serum calcium and inorganic phosphate, β2‐microglobulin, intact PTH, and other laboratory data. Results: First step logistic regression analysis indicated age, underlying renal diseases, serum creatinine, GOT, β2‐microglobulin were associated with increased relative risk (RR) of dying. According to the formula calculated in this analysis, if the levels of serum creatinine increased 1 mg/dl, the ratio of dying increased by 1.210. Also, compared to the patients aged between 50 to 64 years old, the patients aged between 65 to 90 years old had 1.521 times dying ratio. Conclusions: From this study, it is suggested that age, creatinine, underlying renal diseases, β2‐microblobulin, past history of cerebrovascular disease, serum creatinine, and GOT were important factors contributing to patients’ survival.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».