Temporal Risk Profile for Infectious and Noninfectious Complications of Hemodialysis Access
Notice bibliographique
Résumé
Vascular access complications are a major cause of morbidity in patients undergoing hemodialysis, and determining how the risks of different complications vary over the life of an access may benefit the design of prevention strategies. We used data from the Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (DOPPS) to assess the temporal profiles of risks for infectious and noninfectious complications of fistulas, grafts, and tunneled catheters in incident hemodialysis patients. We used longitudinal data to model time from access placement or successful treatment of a previous complication to subsequent complication and considered multiple accesses per patient and repeated access complications using baseline and time-varying covariates to obtain adjusted estimates. Of the 7769 incident patients identified, 7140 received at least one permanent access. During a median follow-up of 14 months (interquartile range, 7-22 months), 10,452 noninfectious and 1131 infectious events (including 551 hospitalizations for sepsis) occurred in 112,085 patient-months. The hazards for both complication types declined over time in all access types: They were 5-10 times greater in the first 3-6 months than in later periods after access placement or a remedial access-related procedure. The hazards declined more quickly with fistulas than with grafts and catheters (P<0.001; Weibull regression). These data indicate that risks for noninfectious and infectious complications of the hemodialysis access decline over time with all access types and suggest that prevention strategies should target the first 6 months after access placement or a remedial access-related procedure.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».