C-Reactive Protein and Mortality in Hemodialysis Patients: The Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (DOPPS)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examined associations of C-reactive protein (CRP) levels with mortality in Japanese hemodialysis patients and trends in prevalence of CRP measurement at hemodialysis facilities internationally. To assess whether measurement of CRP may influence outcomes, we examined associations of facility prevalence of CRP measurement with mortality. METHODS: CRP measurements were from a cross-section of patients in the international Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (n = 610 facilities, 16,355 patients). Cox proportional hazards models assessed associations of mortality with CRP in Japan, and with a facility's frequency of measuring CRP internationally, (except in the USA and Canada). RESULTS: From 2002-2004, CRP was measured in 0-19% of patients in each country, except Japan (55%). From 2005-2007, CRP was measured in ≥ 50% of country patients except in Canada (15%) and the USA (2%). After multivariable adjustment, the hazard ratio (HR) of death was 1.6- to 2.4-fold higher (p < 0.05) for various categories of CRP levels >3 mg/l (vs. <1.0 mg/l). Cardiovascular mortality risk was lower in facilities measuring CRP for ≥ 50% of patients (HR = 0.72, p = 0.01) in multivariable-adjusted analyses. CONCLUSIONS: CRP is informative regarding mortality risk beyond that provided by other inflammatory and nutritional markers, with significantly higher risk seen at CRP >3 mg/l. Greater use of CRP may lead to improved patient care as suggested by the association of greater CRP measurement with lower cardiovascular mortality.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».