Survival of patients from South Asian and Black populations starting renal replacement therapy in England and Wales
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: South Asian and Black ethnic minorities in the UK have higher rates of acceptance onto renal replacement therapy (RRT) than Caucasians. Registry studies in the USA and Canada show better survival; there are few data in the UK. METHODS: Renal Association UK Renal Registry data were used to compare the characteristics and survival of patients starting RRT from both groups with those of Caucasians, using incident cases accepted between 1997 and 2006. Survival was analysed by multivariate Cox's proportional hazards regression split by haemodialysis and peritoneal dialysis (PD) due to non-proportionality, and without censoring at transplantation. RESULTS: A total of 2495 (8.2%) were South Asian and 1218 (4.0%) were Black. They were younger and had more diabetic nephropathy. The age-adjusted prevalence of vascular co-morbidity was higher in South Asians and lower in Blacks; other co-morbidities were generally common in Caucasians. Late referral did not differ. They were less likely to receive a transplant or to start PD. South Asians and Blacks had significantly better survival than Caucasians both from RRT start to Day 90 and after Day 90, and for those on HD or PD at Day 90. Fully adjusted hazard ratios after Day 90 on haemodialysis were 0.70 (0.55-0.89) for South Asians and 0.56 (0.41-0.75) for Blacks. CONCLUSION: South Asian and Black minorities have better survival on dialysis. An understanding of the mechanisms may provide general insights for all patients on RRT.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».