Impact of haemoglobin and erythropoietin dose changes on mortality: a secondary analysis of results from a randomized anaemia management trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anaemia is a common complication of chronic kidney disease. A number of studies have identified an adverse association between haemoglobin (Hgb) variability and mortality. To date, no study has evaluated the impact of Hgb variability on mortality in the setting of a uniform Hgb target and erythropoiesis-stimulating agents (ESA) dosing strategy. METHODS: One hundred and fifty-four haemodialysis (HD) patients from a previous randomized anaemia management study were followed up for up to 6 years. The impact of Hgb variability and ESA dosing parameters on subsequent mortality risk were evaluated. RESULTS: More rapid rises in Hgb (Hgb deflect(pos)) and ESA dose increases were independently associated with mortality in multivariate analysis, whereas more rapid Hgb declines (Hgb deflect(neg)) and ESA dose decreases were not. Each gram per litre per week increase in Hgb deflect(pos) was associated with an adjusted hazard ratio (HR) of 1.23 (1.03-1.48), while for every 1000-unit increase in ESA dose, the adjusted HR was 1.12 (1.01-1.24). Factors associated with positive Hgb deflections included frequency and magnitude of ESA dose changes, baseline Hgb, patient weight and presence of an HD catheter. CONCLUSIONS: Rapid Hgb rises and greater average Eprex dose increases were independently associated with a higher mortality risk in HD patients after adjustment for baseline Hgb and Eprex dose. A randomized controlled trial evaluating different ESA dosing strategies in response to individual patient ESA responsiveness is needed.
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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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».