Vascular imaging for hemodialysis vascular access planning
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Central venous catheters (CVC) increase risks associated with hemodialysis (HD), but may be necessary until an arteriovenous fistula (AVF) or graft (AVG) is achieved. The impact of vascular imaging on achievement of working AVF and AVG has not been firmly established. METHODS: Retrospective cohort of patients initiating HD with CVC in 2010-2011, classified by exposure to venography or Doppler vein mapping, and followed through December 31, 2012. Standard and time-dependent Cox models were used to determine hazard ratios (HRs) of death, working AVF, and any AVF or AVG. Logistic regression was used to assess the association of preoperative imaging with successful AVF or AVG among 18,883 individuals who had surgery. Models were adjusted for clinical and demographic factors. FINDINGS: Among 33,918 patients followed for a median of 404 days, 39.1% had imaging and 55.7% had surgery. Working AVF or AVG were achieved in 40.6%; 46.2% died. Compared to nonimaged patients, imaged patients were more likely to achieve working AVF (HR = 1.45 [95% confidence interval [CI] 1.36, 1.55], P < 0.001]), any AVF or AVG (HR = 1.63 [1.58, 1.69], P > 0.001), and less likely to die (HR = 0.88 [0.83-0.94], P < 0.001). Among patients who had surgery, the odds ratio for any successful AVF or AVG was 1.09 (1.02-1.16, P = 0.008). DISCUSSION: Fewer than half of patients who initiated HD with a CVC had vascular imaging. Imaged patients were more likely to have vascular surgery and had increased achievement of working AV fistulas and grafts. Outcomes of surgery were similar in patients who did and did not have imaging.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,006 |
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 ».