Anemia Management in the China Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the utilization of hemodialysis increases in China, it is critical to examine anemia management. METHODS: Using data from the China Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (DOPPS), we describe hemoglobin (Hgb) distribution and anemia-related therapies. RESULTS: Twenty one percent of China's DOPPS patients had Hgb <9 g/dl, compared with ≤10% in Japan and North America. A majority of medical directors targeted Hgb ≥11. Patients who were female, younger, or recently hospitalized had higher odds of Hgb <9; those with insurance coverage or on twice weekly dialysis had lower odds of Hgb <9. Iron use and erythropoietin-stimulating agents (ESAs) dose were modestly higher for patients with Hgb <9 compared with Hgb in the range 10-12. CONCLUSION: A large proportion of hemodialysis patients in China's DOPPS do not meet the expressed Hgb targets. Less frequent hemodialysis, patient financial contribution, and lack of a substantial increase in ESA dose at lower Hgb concentrations may partially explain this gap. Video Journal Club 'Cappuccino with Claudio Ronco' at http://www.karger.com/?doi=442741.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».