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Enregistrement W2306094826 · doi:10.3747/pdi.2015.00121

Predictors of Transfer to Home Hemodialysis after Peritoneal Dialysis Completion

2015· article· en· W2306094826 sur OpenAlexaff
Annie‐Claire Nadeau‐Fredette, Carmel M. Hawley, Elaine M. Pascoe, Christopher T. Chan, Martine Leblanc, Philip A. Clayton, Kevan R. Polkinghorne, Neil Boudville, David W. Johnson

Notice bibliographique

RevuePeritoneal Dialysis International · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkToronto General HospitalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeritoneal dialysisMedicineHemodialysisHome hemodialysisIntensive care medicineInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: ♦ BACKGROUND: The aim of the present study was to evaluate the predictors of transfer to home hemodialysis (HHD) after peritoneal dialysis (PD) completion. ♦ METHODS: All Australian and New Zealand patients treated with PD on day 90 after initiation of renal replacement therapy between 2000 and 2012 were included. Completion of PD was defined by death, transplantation, or hemodialysis (HD) for 180 days or more. Patients were categorized as "transferred to HHD" if they initiated HHD fewer than 180 days after PD had ended. Multivariable logistic regression was used to evaluate predictors of transfer to HHD in a restricted cohort experiencing PD technique failure; a competing-risks analysis was used in the unrestricted cohort. ♦ RESULTS: Of 10 710 incident PD patients, 3752 died, 1549 underwent transplantation, and 2915 transferred to HD, among whom 156 (5.4%) started HHD. The positive predictors of transfer to HHD in the restricted cohort were male sex [odds ratio (OR): 2.81], obesity (OR: 2.20), and PD therapy duration (OR: 1.10 per year). Negative predictors included age (OR: 0.95 per year), infectious cause of technique failure (OR: 0.48), underweight (OR: 0.50), kidney disease resulting from hypertension (OR: 0.38) or diabetes (OR: 0.32), race being Maori (OR: 0.65) or Aboriginal and Torres Strait Islander (OR: 0.30). Comparable results were obtained with a competing-risks model. ♦ CONCLUSIONS: Transfer to HHD after completion of PD is rare and predicted by patient characteristics at baseline and at the time of PD end. Transition to HHD should be considered more often in patients using PD, especially when they fulfill the identified characteristics.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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