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Enregistrement W2117334533 · doi:10.1002/pds.3349

Administered paricalcitol dose and survival in hemodialysis patients: A marginal structural model analysis

2012· article· en· W2117334533 sur OpenAlexaff
Jessica E. Miller, Miklos Z. Molnar, Csaba P. Kövesdy, Joshua J. Zaritsky, Elani Streja, Isidro B. Salusky, Onyebuchi A. Arah, Kamyar Kalantar‐Zadeh

Notice bibliographique

RevuePharmacoepidemiology and Drug Safety · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésParicalcitolMedicineHazard ratioProportional hazards modelPropensity score matchingMarginal structural modelVitamin D and neurologyInternal medicineConfidence intervalConfoundingUrologyHemodialysisParathyroid hormoneSecondary hyperparathyroidism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Several observational studies have indicated that vitamin D receptor activators (VDRA), including paricalcitol, are associated with greater survival in maintenance hemodialysis (MHD) patients. However, patients with higher serum parathyroid hormone, a surrogate of higher death risk, are usually given higher VDRA doses, which can lead to confounding by indication and attenuate the expected survival advantage of high VDRA doses. METHODS: We examined mortality-predictability of low (>1 but <10 µg/week) versus high (≥10 µg/week) dose of administered paricalcitol over time in a contemporary cohort of 15 442 MHD patients (age 64 ± 15 years, 55% men, 44% diabetes, 35% African-Americans) from all DaVita dialysis clinics across the USA (7/2001-6/2006 with survival follow-ups until 6/2007) using conventional Cox regression, propensity score (PS) matching, and marginal structural model (MSM) analyses. RESULTS: In our conventional Cox models and PS matching models, low dose of paricalcitol was not associated with mortality either in baseline (hazard ratio (HR): 1.03, 95% confidence interval (CI): (0.97-1.09)) and (HR: 0.99, 95%CI:(0.86-1.14)) or time-dependent (HR: 1.04, 95%CI: (0.98-1.10)) and (HR: 1.12, 95%CI: (0.98-1.28)) models, respectively. In contrast, compared to high dose of paricalcitol, low dose was associated with a 26% higher risk of mortality (HR: 1.26, 95%CI: (1.19-1.35)) in MSM. The association between dose of paricalcitol and mortality was robust in almost all subgroups of patients using MSMs. CONCLUSIONS: Higher dose of paricalcitol appears causally associated with greater survival in MHD patients. Randomized controlled trials need to verify the survival effect of paricalcitol dose in MHD patients are indicated.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations23
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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