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Enregistrement W2255593750 · doi:10.1159/000438821

Angiotensin Converting Enzyme Inhibitor Dialyzability and Outcomes in Older Patients Receiving Hemodialysis

2015· article· en· W2255593750 sur OpenAlexaff
Matthew A. Weir, Jamie L Fleet, Stephanie N. Dixon, Arsh K. Jain, Matthew J. Oliver, Ron Wald, Chris McIntyre, Amit X. Garg

Notice bibliographique

RevueBlood Purification · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoLondon Health Sciences CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRamiprilHemodialysisACE inhibitorInternal medicineLisinoprilFosinoprilEnalaprilAngiotensin-converting enzymePerindoprilHeart failureEndocrinologyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIMS: Some angiotensin converting enzyme (ACE) inhibitors are efficiently removed from circulation by hemodialysis ('high dialyzability'), whereas others are not ('low dialyzability'). In patients receiving hemodialysis, this may influence the effectiveness of ACE inhibitors. METHODS: Using linked healthcare databases we identified older patients receiving chronic hemodialysis who filled new ACE inhibitor prescriptions. The low dialyzability group (n = 3,369) included fosinopril and ramipril. The high dialyzability group (n = 5,974) included enalapril, lisinopril, and perindopril. The primary outcome was all-cause mortality within 180 days of first ACE inhibitor prescription. RESULTS: There were 361 deaths among 5,974 patients (6.0%) prescribed with low dialyzability ACE inhibitors and 179 deaths among 3,369 patients (5.3%) prescribed with high dialyzability ACE inhibitors (relative risk 1.1, 95% CI 0.9-1.3, p = 0.6). CONCLUSION: In this study of older patients receiving hemodialysis, the dialyzability of ACE inhibitors was not associated with mortality or cardiovascular outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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