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Enregistrement W2118328023 · doi:10.1185/03007995.2012.756808

Impact of sevelamer versus calcium-based binders on hospitalizations and missed in-center dialysis treatments among CKD patients on dialysis: a modeled analysis

2012· article· en· W2118328023 sur OpenAlexaff
Daniel Grima, Elizabeth S. Dunn, Lisa Bernard, David C. Mendelssohn

Notice bibliographique

RevueCurrent Medical Research and Opinion · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParathyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensHumber River Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDialysisSevelamerDialysis adequacyEnd stage renal diseaseIntensive care medicineHemodialysisEmergency medicineInternal medicineKidney diseaseHyperphosphatemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The avoidance of hospitalizations and the maintenance of in-center dialysis sessions in patients receiving dialysis for end-stage renal disease (ESRD) have obvious benefits to patients, dialysis providers and payers. Benefits include better continuity of care, better patient outcomes, improved quality of life, and reduced healthcare expenditures. The objective of this study was to quantify, from the perspective of a dialysis provider in the US, the potential impact of sevelamer versus calcium-based binders (CBBs) on hospitalization days and maintenance of in-center dialysis sessions among hyperphosphatemic dialysis patients. METHODS: A Microsoft Excel-based model was developed to simulate the number of missed dialysis sessions among three hypothetical cohorts of hyperphosphatemic patients treated with either sevelamer or CBBs. The cohorts were characterized by their size to represent a small, mid-size, or large dialysis organization (75, 30,000, and 120,000 patients, respectively). In any given month, a patient in the model could receive dialysis treatments within the center, experience a hospitalization, or die. Treatment-specific monthly survival rates, hospitalization rates, length of stay, and binder dosages were derived from the Dialysis Clinical Outcomes Revisited (DCOR) study. A dialysis schedule of three treatments per week was assumed. Analyses were conducted for a 1-year time horizon. RESULTS: For a small dialysis center, CBBs were associated with an increased number of missed in-center dialysis treatments (447) compared to sevelamer (395). Thus, sevelamer use avoided 52 missed in-center dialysis sessions during 1 year of treatment compared to CBBs. The magnitude of sevelamer's impact on maintaining in-center dialysis treatments increased with the size of the dialysis organization; for a mid-size dialysis organization sevelamer use avoided 20,571 missed in-center dialysis sessions and for a large dialysis organization sevelamer use avoided 82,286 missed in-center dialysis sessions. CONCLUSIONS: Treatment of hyperphosphatemic dialysis patients with sevelamer relative to CBBs was associated with a reduction in the number of missed in-center dialysis treatments across small, mid-size, and large dialysis organizations. This reduction could contribute to improved patient outcomes via undisrupted delivery of care within the dialysis clinic. The use of sevelamer versus CBBs could also result in an increased number of reimbursement payments to dialysis clinics and providers by avoiding missed in-center dialysis sessions due to hospitalization.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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