Incidence of bleeding from gastroduodenal ulcers in patients with end-stage renal disease receiving hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few large population-based studies have compared the incidence of bleeding of gastroduodenal ulcers between patients with and without end-stage renal disease. We investigated the association between ulcer bleeding and end-stage renal disease in patients receiving hemodialysis, and we sought to identify risk factors for ulcer bleeding. METHODS: We performed a nationwide seven-year population study using data from the National Health Insurance Research Database in Taiwan. We identified 36 474 patients with end-stage renal disease who were receiving hemodialysis, 6320 patients with chronic kidney disease and 36 034 controls matched for age, sex and medication use. We performed log-rank testing to analyze differences in survival time without ulcer bleeding among the three groups. We performed Cox proportional hazard regressions to evaluate the risk factors for ulcer bleeding among the three groups and to identify risk factors in patients receiving hemodialysis. RESULTS: Patients receiving hemodialysis and those with chronic kidney disease had a significantly higher incidence of ulcer bleeding than controls had (p<0.001). Hemodialysis (hazard ratio [HR] 5.24, 95% confidence interval [CI] 4.67-5.86) and chronic kidney disease (HR 1.95, 95% CI 1.62-2.35) were independently associated with an increased risk of ulcer bleeding. Diabetes mellitus, coronary artery disease, cirrhosis and use of nonsteroidal anti-inflammatory drugs were risk factors for ulcer bleeding in patients with end-stage renal disease who were receiving hemodialysis INTERPRETATION: Patients with end-stage renal disease who are receiving hemodialysis had a high risk of ulcer bleeding. Diabetes mellitus, coronary artery disease, cirrhosis and the use of nonsteroidal anti-inflammatory drugs were important risk factors for ulcer bleeding in 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 | 0,000 | 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 ».