Impact of Age on Peritonitis Risk in Peritoneal Dialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Despite reductions in the frequency of peritoneal dialysis (PD)-related infectious complications over time, peritonitis and catheter infection remain important causes of morbidity and mortality. Given the increasing number of elderly patients reaching end-stage renal disease, making informed decisions about PD utilization is contingent on an understanding of the infectious complications of PD in this population. We therefore studied the impact of age on infection rates, organisms and outcomes. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS AND MEASUREMENTS: On the basis of data collected from 1996 to 2005 in the multicenter Baxter Peritonitis Organism Exit sites Tunnel infections database, the study population included 4247 incident Canadian PD patients: 1265 patients aged > or =70 yr and 2982 patients aged <70 yr. We defined two eras of PD initiation: 1996 to 2000 and 2001 to 2005. RESULTS: In a negative binomial model, older age was independently associated with a higher peritonitis rate (rate ratio [RR] 1.06 per decade increase; 95% CI 1.01 to 1.10; P = 0.008). However, this association was present only among those who initiated PD at an earlier time (RR 1.13 per decade increase; 95% CI 1.07 to 1.20; P < 0.001 in 1996 to 2000 versus 1.01 per decade increase; 95% CI 0.95 to 1.06; P = 0.81 in 2001 to 2005). Catheter-related infections were less frequent with increasing age regardless of era (RR 0.93 per decade increase; 95% CI 0.89 to 0.97). CONCLUSIONS: The higher peritonitis rate observed in elderly patients may represent an era effect, as age was not associated with peritonitis among patients initiating PD between 2001 and 2005. In addition, catheter infection was less frequent with increasing age.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».