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Enregistrement W2158633689 · doi:10.1177/089686080502500412

Patient Characteristics Associated with Defects of the Peritoneal Cavity Boundary

2005· article· en· W2158633689 sur OpenAlexaboutno aff
Claudia M.A. Van Dijk, Steven G. Ledesma, Isaac Teitelbaum

Notice bibliographique

RevuePeritoneal Dialysis International · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeritoneal dialysisSurgeryComplicationContinuous ambulatory peritoneal dialysisAmbulatoryHernia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Conflicting literature exist regarding the patient characteristics that may confer an increased risk for anatomic complications of the peritoneal cavity boundaries. METHODS: We collected data from 75 randomly selected units in the United States and Canada, representing a total of 1864 peritoneal dialysis (PD) patients. RESULTS: 200 of these patients experienced a total of 217 anatomic complications between July 2000 and June 2001; 16 patients had more than 1 complication. Hernias comprised 60.4% of all complications: 24.9% inguinal, 18.9% umbilical, 13.8% ventral, 2.3% femoral, and 0.5% intrathoracic. Other complications included pericatheter or subcutaneous leak (25.3%), hydrothorax (6.0%), and miscellaneous (8.3%). Peritoneal dialysis modalities in use at the time of complication were automated PD (52.3%), continuous ambulatory PD (38.6%), and nocturnal intermittent PD (9.1%). The overall incidence of hernias was 7%. CONCLUSIONS: Logistic regression analysis found no association between hernias and age, body surface area, PD modality, volume of dialysate, time of largest dwell (day/upright vs night/recumbent), or type of catheter used. Cystic disease conferred a 2.5-fold increase in risk for anatomic complications (p < 0.001); female gender conferred an 80% reduction in risk (p < 0.0001), and Kt/V > or = 2.0 conferred a 52% reduction in risk (p < 0.05) for hernia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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