Left ventricular mass index and aortic arch calcification score are independent mortality predictors of maintenance hemodialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
To analyze predictive factors for all-cause mortality, cardiovascular (CV) mortality, nonfatal CV events (CVE) in maintenance hemodialysis (MHD) patients, and to compare the effects of standard hemodialysis (HD) and online hemodiafiltration (HDF) on these factors and outcomes. A total of 333 MHD patients were prospectively followed up for 50 ± 15 months and all-cause death, CV death and CVE were registered. At the baseline, demographic, clinical, and laboratory data of the whole population were recorded. Then, patients were stratified into two groups according to the dialysis modalities, HD (n = 268) and HDF (n = 65). At the end of 6th month, clinical and laboratory data were recorded again. The predictive factors at baseline for all-cause mortality, CV mortality, and CVE were analyzed by Cox regression. The effects of HD and HDF on these factors at the 6th month and long-term outcomes were compared by t-test and Kaplan-Meier method, respectively. Age, gender, left ventricular mass index (LVMI), aortic arch calcification score (AoACS), hemoglobin (Hb) <10 g/dL, and ferritin >500 ng/mL maintained independent associations with all-cause mortality. C-reactive protein (CRP), LVMI, AoACS, and Hb <10 g/dL were associated with CV mortality. Prior cardiovascular disease (CVD), AoACS and LVMI were independent predictors of nonfatal CVE. Higher body mass index (BMI), body weight, total serum cholesterol, Hb concentration, and lower CRP level, LVMI, and AoACS were found in patients on HDF at the end of the 6th month. Improved outcomes with longer survival time for all-cause mortality, CV mortality, and CVE were found in HDF group. Age, gender, LVMI, AoACS, Hb, and ferritin were predictors of all-cause mortality in MHD patients. CRP, LVMI, AoACS, and Hb were associated with CV mortality. Prior CVD, AoACS, and LVMI were independent predictors of nonfatal CVE. HDF could improve BMI, body weight, total serum cholesterol, Hb, CRP, LVMI, AoACS, and long-term outcomes, including all-cause mortality, CV mortality, and CVE.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».