Predictors of Longterm Mortality in Patients with and without Systemic Lupus Erythematosus on Maintenance Dialysis: A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the prognosis of patients with and without systemic lupus erythematosus (SLE) on dialysis and to determine the factors that affect survival after dialysis. METHODS: We used the Taiwan National Health Insurance Research Database (NHRI-NHIRD-99182) and collected data on patients who started maintenance dialysis between 2001 and 2003. Patients were followed from the initiation of dialysis until death, discontinuation of dialysis, or the end of 2008. We did a Kaplan-Meier analysis of the cohort and used multivariate Cox regression analysis to identify significant predictors of survival. RESULTS: Of the 22,394 dialysis patients studied, 303 (1.35%) had SLE. Hypertension and diabetes were the 2 most common comorbidities associated with dialysis for patients with and without SLE. After adjusting for age, sex, dialysis modality, and comorbidities, we found no significant survival difference between the 2 patient groups after 8 years of followup. Multivariate analysis showed that increased mortality in the patient group without SLE (p < 0.05) was associated with older age (≥ 45 years), male sex, initial choice of hemodialysis, diabetes mellitus, heart failure, coronary artery disease, cerebrovascular disease, and malignancy. In the patient group with SLE, independent predictors of mortality (p < 0.05) were older age (≥ 65 years), male sex, and diabetes mellitus. CONCLUSION: The longterm survival outcome was similar between patients with and without SLE who were on dialysis. The factors affecting patient mortality were not identical in these 2 groups.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».