Risk Equation Determining Unsuccessful Cannulation Events and Failure to Maturation in Arteriovenous Fistulas (REDUCE FTM I)
Notice bibliographique
Résumé
Fistulas are the preferred permanent hemodialysis vascular access but a significant obstacle to increasing their prevalence is the fistula's high "failure to mature" (FTM) rate. This study aimed to (1) identify preoperative clinical characteristics that are predictive of fistula FTM and (2) use these predictive factors to develop and validate a scoring system to stratify the patient's risk for FTM. From a derivation set of 422 patients who had a first fistula created, a prediction rule was created using multivariate stepwise logistic regression. The model was internally validated using split-half cross-validation and bootstrapping techniques. A simple scoring system was derived and externally validated on 445 different, prospective patients who received a new fistula at five large North American dialysis centers. The clinical predictors that were associated with FTM were aged > or =65 yr (odds ratio [OR] 2.23; 95% confidence interval [CI] 1.25 to 3.96), peripheral vascular disease (OR 2.97; 95% CI 1.34 to 6.57), coronary artery disease (OR 2.83; 95% CI 1.60 to 5.00), and white race (OR 0.43; 95% CI 0.24 to 0.75). The resulting scoring system, which was externally validated in 445 patients, had four risk categories for fistula FTM: low (24%), moderate (34%), high (50%), and very high (69%; trend P < 0.0001). A preoperative, clinical prediction rule to determine fistulas that are likely to fail maturation was created and rigorously validated. It was found to be simple and easily reproducible and applied to predictive risk categories. These categories predicted risk of FTM to be 24, 34, 50, and 69% and are dependent on age, coronary artery disease, peripheral vascular disease, and race. The clinical utility of these risk categories in increasing rates of permanent accesses requires further clinical evaluation.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».