Predictors of steal syndrome in hemodialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
Steal syndrome is a feared complication of dialysis vascular access in a population becoming older and frailer. The aim of this study was to determine the predictor factors of steal syndrome. All proximal arteriovenous fistulas (AVFs), patent at day 30, inserted between January 2008 and December 2009 were studied. Data on age, gender, diabetes mellitus (DM) status, presence of coronary or peripheral artery disease, date of initiation of renal replacement therapy, date of access construction, localization, type of anastomosis, previous interventions, and outcome for AVF and patients were analyzed. There were 324 AVFs placed into 309 individual patients. The mean age was 66.7 ± 15.3 years, and the majority (53.7%) of the patients was male. Mean follow-up of all 324 fistulas was 18.6 ± 8.5 months. During follow-up, steal syndrome occurred in 26 (8%) of the AVFs. Univariate analysis revealed correlations between steal syndrome and DM (P = 0.002), brachiomedian fistulas (P = 0.016), and side-to-side (STS) anastomosis (P = 0.003). However, in multivariate analysis, the presence of DM, STS anastomosis, and female gender were found to be the independent risk factors. The strongest predictive factor was DM (odds ratio: 6.7; 95% confidence interval: 2.5-17.9). Being diabetic is the factor most predictive of having steal syndrome. In diabetic women, with a proximal access, it seems preferable to construct fistulas with end-to-side anastomosis to minimize the risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».