Nephrologist Caseload and Hemodialysis Patient Survival in an Urban Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Physician caseload may be a predictor of patient outcomes associated with various medical conditions and procedures, but the association between patient-physician ratio and mortality among patients undergoing hemodialysis has not been determined. We examined whether a higher patient-nephrologist ratio affects patient mortality risk using de-identified data from DaVita dialysis clinics and the U.S. Renal Data System. A total of 41 nephrologists with a caseload of 50-200 hemodialysis patients from an urban California region were retrospectively ranked according to their hemodialysis patient mortality rate during a 6-year period between 2001 and 2007. We calculated all-cause mortality hazard ratios for each nephrologist and compared patient- and provider-level characteristics between the 10 nephrologists with the highest patient mortality rates and the 10 nephrologists with the lowest patient mortality rates. Nephrologists with the lowest patient mortality rates had significantly lower patient caseloads than nephrologists with the highest mortality rates (median [interquartile range], 65 [55-76] versus 103 [78-144] patients per nephrologist, respectively; P<0.001). Additionally, patients treated by nephrologists with the lowest patient mortality rates received higher dialysis doses, had longer sessions, and received more kidney transplants. In demographic characteristic-adjusted analyses, each 50-patient increase in caseload was associated with a 2% increase in patient mortality risk (hazard ratio, 1.02; 95% confidence interval, 1.00 to 1.04; P<0.001). Hence, these results suggest that nephrologist caseload influences hemodialysis patient outcomes, and future research should focus on identifying the factors underlying this association.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».