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Enregistrement W2114220157 · doi:10.1681/asn.2006030190

Risk Equation Determining Unsuccessful Cannulation Events and Failure to Maturation in Arteriovenous Fistulas (REDUCE FTM I)

2006· article· en· W2114220157 sur OpenAlexaff
Charmaine E. Lok, Michael Allon, Louise Moist, Matthew J. Oliver, Hemal Shah, Deborah Zimmerman

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreUniversity Health NetworkUniversity of TorontoToronto General HospitalWestern UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineArteriovenous fistulaConfidence intervalFistulaLogistic regressionHemodialysisOdds ratioDialysisStepwise regressionClinical prediction ruleInternal medicineSurgeryPredictive value of testsProspective cohort studyCoronary artery disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations486
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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