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Enregistrement W2093142841 · doi:10.1097/01.mat.0000151921.95165.1e

Central Vein Stenosis: A Common Problem in Patients on Hemodialysis

2005· article· en· W2093142841 sur OpenAlexaff
Jennifer M. MacRae, Ayesha Ahmed, Nathan F. Johnson, Adeera Levin, Mercedeh Kiaii

Notice bibliographique

RevueASAIO Journal · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVenographyCatheterSubclavian veinHemodialysisSurgeryStenosisIncidence (geometry)Hemodialysis CatheterVeinRadiologyThrombosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Central vein stenosis (CVS) has been associated with subclavian (SCV) catheter insertions. The prevalence of CVS in the current era with minimal use of SCV catheters is unknown. Furthermore, the prevalence of CVS in patients with access problems has not been previously described to our knowledge. We evaluated 235 prevalent patients on hemodialysis (HD), and, of these, 133 underwent venography for access related concerns over a 14 month period. Of these 133 patients, 55 (41%) had evidence of significant CVS on venogram. Patients with CVS had a longer duration on HD (43 +/- 12 months vs. 34 +/- 15 months, p = 0.018) and a history of a previous HD catheter insertion (52/55 patients vs. 59/78 patients, p = 0.0039). There were only 18 patients with a subclavian catheter insertion. In those with any history of previous HD catheter insertion, multivariate analysis demonstrated that number of catheters remains a significant factor (OR 2.69, p = 0.0004) even after excluding those subclavian insertions. This study demonstrates that CVS occurs in almost half of the patients with access problems undergoing venography. We confirm the important contribution of central vein cannulation to CVS and show that, despite minimizing subclavian catheter insertion, CVS remains a relatively common occurrence. Thus further studies should attempt to determine the true incidence of this problem and ultimately address the optimal treatment strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations271
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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