Modeling Survival of Arteriovenous Accesses for Hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Comparing outcomes of arteriovenous grafts and fistulas is challenging because the pathophysiology of access dysfunction and failure rate profiles differ by access type. Studying how risks vary over time may be important. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: Longitudinal data from 535 incident hemodialysis patients were used to study the relationship between access type and access survival, without (semiparametric Cox modeling) and with specification of the underlying hazard function (parametric Weibull modeling). RESULTS: The hazard for failure of fistulas and grafts declined over time, becoming proportional only after 3 months from surgery, with a graft versus fistula hazard ratio of 3.2 (95% confidence interval 1.9 to 5.3; Cox and Weibull estimation) and time ratio of 0.11 (i.e., the estimated access survival time was approximately one tenth shorter in grafts; 95% confidence interval 0.04 to 0.28; Weibull estimation only). Considering the entire observation period, grafts had slower hazard decline (P<0.001) with shorter median survival times than fistulas (8.4 versus 38.3 months; Weibull regression only). CONCLUSIONS: Parametric models of arteriovenous access survival may provide relevant information about temporal risk profiles and predicted survival times.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».