Peritoneal Protein Clearance and not Peritoneal Membrane Transport Status Predicts Survival in a Contemporary Cohort of Peritoneal Dialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Fast peritoneal membrane transport status may be due to inflammation or increased peritoneal membrane surface area. We evaluated the ability of peritoneal protein clearance (Pcl) to distinguish fast peritoneal membrane transport status as a consequence of peritoneal membrane inflammation and assess its impact on patient survival. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: Patients who initiated peritoneal dialysis at our center since January 1998 and had a baseline peritoneal equilibration test, measurement of dialysis adequacy, and 24-h dialysate Pcl were included. Demography, comorbidities, and biochemical data were prospectively collected. Follow-up was until death or the end of the period studied. Multivariate regression analysis identified factors that were associated with Pcl. A Cox proportional hazards model was used to identify factors that were associated with survival. RESULTS: A total of 192 patients (56% men, mean age 54.3 +/- 15.3; 32% with diabetes) were included. On univariate analysis, Pcl was negatively correlated with serum albumin and positively correlated with age, dialysate/plasma creatinine ratio (D/Pcr), the presence of peripheral vascular disease, and urine volume. On multivariate analysis, serum albumin, D/Pcr, urine volume, and peripheral vascular disease remained significant. Predictors of mortality were age, comorbidity grade, and Pcl but not D/Pcr. CONCLUSIONS: In this cohort, peritoneal transport status no longer predicted survival, whereas Pcl remained a predictor. Increased large-pore protein loss may reflect the severity of underlying cardiovascular disease, portending a poor prognosis for these patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».