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Enregistrement W2516161125 · doi:10.5772/64679

Cost-Effectiveness of Online Hemodiafiltration

2016· book-chapter· en· W2516161125 sur OpenAlexaboutno aff
Khalid Alsaran, Khalid B. Mirza

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemodialysisMedicineEnd stage renal diseaseCost effectivenessIntensive care medicineQuality of life (healthcare)Emergency medicineSurgeryRisk analysis (engineering)Nursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Care of patients with end-stage renal disease (ESRD) is essential but also resource intense. We review several studies on online hemodiafiltration (OL-HDF), which concluded that high-volume OL-HDF is associated with better outcome compared to conventional hemodialysis. The cost-effectiveness of OL-HDF was shown in many studies. For example, in the Canadian setting of the Convective Transport Study (CONTRAST), the high-efficiency OL-HDF was shown to be cost-effective compared with low-flux hemodialysis (LF-HD) for patients with ESRD. In our study (Al Saran et al.), it was shown that the cost of hemodialysis was quite less in Saudi Arabia than in other industrialized countries while maintaining a high standard of care. In our retrospective analysis of the cost of OL-HDF in the same center, it was only 3% higher than the conventional HD, which indicates that it is cost-effective considering the improved hospitalization rate, the mortality rates, and the likely better quality of life associated with it. The trend of increased practice of OL-HDF may encourage the practice of home OL-HDF as well. It has been shown that home HD is more cost-effective than in-center HD and we presume that the same results will be applied to home OL-HDF as well.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,262 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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