Institutional factors influencing regional differences in the 1‐year survival of dialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
There are regional differences in the survival of incident dialysis patients, but few studies have investigated the reasons. We assessed the effect of institutional factors on factors on survival (by both cross-sectional assessment and after a 1-year investigation) in a cohort of the Japanese Society for Dialysis Therapy (JSDT). We investigated 20 institutional factors from 3958 dialysis institution data of the 47 prefectures in Japan in 2005 and the JSDT database of 102,011 patients who commenced dialysis during 2004-2006. Univariate regression analysis between 20 factors and 1-year survival rate, Kaplan-Meier method, log-rank test, and Cox's proportional hazard model between the upper 24 and the lower 23 prefectures of the significant factors were carried out. The age-adjusted 1-year survival rate was 0.832 ± 0.027. Deaths occurred in 15.0% in 24 upper survival prefectures and 18.7% in 23 lower survival prefectures (P < 0.0001, unadjusted hazard ratio [HR] of death in lower survival prefectures: 1.26, 95% confidence interval [CI]: 1.17-1.40). A total of five factors among males were significantly correlated with 1-year survival according to the univariate regression analysis. Among them, three factors (night-time center/total dialysis center ratio [males: P < 0.0001, age, genders, and presence of diabetes adjusted HR: 0.88, 95% CI: 0.81-0.93], number of full-time dialysis nurses [males: P = 0.0427, 0.94, 0.87-1.00], number of full-time dialysis dietitians [males: P = 0.0084, 0.92, 0.85-0.98], respectively) were significant in Kaplan-Meier analysis, log-rank test, and the Cox's model. Institutional factors were closely related to the survival of incident dialysis patients, and regional differences in the survival may be explained, at least partly, by these factors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».