Factors associated with suboptimal initiation of dialysis despite early nephrologist referral
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: STARRT recently demonstrated that many patients experience suboptimal dialysis starts (defined as initiation as an inpatient and/or with a central venous catheter), even when followed by a nephrologist for >12 months (NDT 2011). However, STARRT did not identify the factors associated with suboptimal initiation of dialysis. The objectives of this study were to extend the results of STARRT by ascertaining the factors leading to suboptimal initiation of dialysis in patients who were referred at least 12 months prior to commencement of dialysis. METHODS: At each of the three Toronto centers, charts of consecutive incident RRT patients were identified from 1 January 2009 to 31 December 2010, with predetermined data extracted. RESULTS: A total of 436 incident RRT patients were studied; 52.4% were followed by a nephrologist for >12 months prior to the initiation of dialysis. Suboptimal starts occurred in 56.4% of these patients. No attempt at arteriovenous fistula (AVF) or arteriovenous graft (AVG) prior to initiation was made in 65% of these starts. Factors contributing to suboptimal starts despite early referral included patient-related delays (31.25%), acute-on-chronic kidney disease (31.25%), surgical delays (16.41%), late decision-making (8.59%) and others (12.50%). The percentage of optimal starts with early referral among 14 nephrologists ranged from 33 to 72%. CONCLUSIONS: Most patients started dialysis in a suboptimal manner, despite an extended period of pre-dialysis care. Nephrologists should take responsibility for suboptimal initiation of dialysis despite early referral and test methods that attempt to prevent this.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».