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Enregistrement W2329796166 · doi:10.3747/pdi.2010.00096

Patient and Physician Predictors of Peritoneal Dialysis Technique Failure: A Population Based, Retrospective Cohort Study

2010· article· en· W2329796166 sur OpenAlexafffundabout
Mala Chidambaram, Joanne M. Bargman, Robert R. Quinn, Peter C. Austin, Janet E. Hux, Andreas Laupacis

Notice bibliographique

RevuePeritoneal Dialysis International · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreFoothills Medical CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of CalgaryUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesKidney Foundation of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyHemodialysisInternal medicinePeritoneal dialysisHeart failureHazard ratioDialysisProportional hazards modelPopulationNephrologyDiabetes mellitusKidney diseaseCoronary artery diseaseCohort studySurgeryConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of peritoneal dialysis (PD) has been declining over the past decade in Canada, and high technique failure rates have been implicated. Studies have examined clinical risk factors for PD technique failure, but few studies have addressed sociodemographic factors driving technique failure. There are no studies examining the effect of physician factors on technique failure. METHODS: We conducted a retrospective cohort study using Ontario healthcare databases from 1 April 1995 to 31 March 2005 to examine the effects of patient sociodemographic and physician characteristics on PD technique failure. The primary outcome was time to technique failure. Secondary outcomes included the proportion of patients experiencing technique failure during the first year and the proportion of patients experiencing death during the study period. A competing risks analysis was applied to the Cox proportional hazards model to determine the predictors of technique failure, death, and kidney transplantation. RESULTS: In 5162 incident PD patients, the probability of technique success and patient survival at 5 years was 58.2% and 46.9% respectively. Of patients failing PD, 43.5% failed during the first year of treatment. Statistically significant predictors of technique failure included increasing age [hazard ratio (HR) 1.02], diabetes mellitus (HR 1.32), lower neighborhood education level (HR 2.93), and receiving transient (≤ 3 months) hemodialysis before starting PD (HR 1.24). Predictors of patient death included increasing age (HR 1.05), diabetes mellitus (HR 1.44), coronary artery disease (HR 1.26), congestive heart failure (HR 1.58), and late referral to the nephrologist (HR 1.27). Distance from treating dialysis center and residing in a rural area did not impact the risk of technique failure or death. Male physician gender increased the risk of technique failure (HR 1.31). Increased PD patient volume decreased the risk of technique failure (HR 0.98). None of the physician factors were predictors of patient death. CONCLUSION: These findings support the need for implementing strategies to reduce technique failure, which could include increasing educational resources for patients initiating PD, aggressive risk factor modification in patients with multiple comorbidities, and increasing physician awareness regarding the detrimental outcomes associated with late referral and late PD start.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations102
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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