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Enregistrement W2184621642 · doi:10.1177/089686080802800606

Vascular Access Planning in Peritoneal Dialysis Patients

2008· article· en· W2184621642 sur OpenAlexaff
Giusy Chiarelli, Monica Beaulieu, Mario Cozzolino, Mercedeh Kiaii, Paul A. Taylor, Adeera Levin, Diego Brancaccio, Maurizio Gallieni

Notice bibliographique

RevuePeritoneal Dialysis International · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeritoneal dialysisVascular accessHemodialysisIntensive care medicineArteriovenous fistulaDialysisRenal replacement therapyEnd stage renal diseaseSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peritoneal dialysis (PD) is a well-established renal replacement therapy for end-stage renal disease patients. Nonetheless, on an annual basis, at least 10% of patients shift from PD to hemodialysis for a variety of reasons. Thus the issue of vascular access creation needs to be addressed for this small but significant group of patients. Despite the relatively consistent number of dropouts, the creation of an arteriovenous fistula prior to transfer remains suboptimal, and variable from center to center. Literature for this specific area is poor and dated. Guidelines seem to suggest vascular access creation in high-risk failure patients, but they have no detailed criteria to select patients that would likely fail PD and therefore take advantage of a backup access. There is a need to better understand and predict patients that require conversion to hemodialysis to develop a plan that focuses on wellness and maximum quality of life in the lifecycle of PD patients. This review addresses the issue of vascular access planning in adult PD patients, presents the available literature on the topic and the current guidelines and recommendations, and describes a research agenda to guide decision making in clinical practice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,325 · 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.

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

Citations21
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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