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Enregistrement W2552147998 · doi:10.1053/j.ajkd.2016.08.030

Interdialytic Weight Gain: Trends, Predictors, and Associated Outcomes in the International Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (DOPPS)

2016· article· en· W2552147998 sur OpenAlexaff
Michelle Wong, Keith McCullough, Brian Bieber, Juergen Bommer, Manfred Hecking, Nathan W. Levin, William M. McClellan, Ronald L. Pisoni, Rajiv Saran, Francesca Tentori, Tadashi Tomo, Friedrich K. Port, Bruce Robinson

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Kidney Diseases · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesFresenius Medical Care North AmericaAmgen
Mots-clésMedicineHemodialysisProportional hazards modelRelative riskConfoundingWeight gainDialysisConfidence intervalDemographyInternal medicineBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: High interdialytic weight gain (IDWG) is associated with adverse outcomes in hemodialysis (HD) patients. We identified temporal and regional trends in IDWG, predictors of IDWG, and associations of IDWG with clinical outcomes. STUDY DESIGN: Analysis 1: sequential cross-sections to identify facility- and patient-level predictors of IDWG and their temporal trends. Analysis 2: prospective cohort study to assess associations between IDWG and mortality and hospitalization risk. SETTING & PARTICIPANTS: 21,919 participants on HD therapy for 1 year or longer in the Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (DOPPS) phases 2 to 5 (2002-2014). PREDICTORS: Analysis 1: study phase, patient demographics and comorbid conditions, HD facility practices. Analysis 2: relative IDWG, expressed as percentage of post-HD weight (<0%, 0%-0.99%, 1%-2.49%, 2.5%-3.99% [reference], 4%-5.69%, and ≥5.7%). OUTCOMES: Analysis 1: relative IDWG as a continuous variable using linear mixed models; analysis 2: mortality; all-cause and cause-specific hospitalization using Cox regression, adjusting for potential confounders. RESULTS: From phase 2 to 5, IDWG declined in the United States (-0.29kg; -0.5% of post-HD weight), Canada (-0.25kg; -0.8%), and Europe (-0.22kg; -0.5%), with more modest declines in Japan and Australia/New Zealand. Among modifiable factors associated with IDWG, the most notable was facility mean dialysate sodium concentration: every 1-mEq/L greater dialysate sodium concentration was associated with 0.13 (95% CI, 0.11-0.16) greater relative IDWG. Compared to relative IDWG of 2.5% to 3.99%, there was elevated risk for mortality with relative IDWG≥5.7% (adjusted HR, 1.23; 95% CI, 1.08-1.40) and elevated risk for fluid-overload hospitalization with relative IDWG≥4% (HRs of 1.28 [95% CI, 1.09-1.49] and 1.64 [95% CI, 1.27-2.13] for relative IDWGs of 4%-5.69% and ≥5.7%, respectively). LIMITATIONS: Possible residual confounding. No dietary salt intake data. CONCLUSIONS: Reductions in IDWG during the past decade were partially explained by reductions in dialysate sodium concentration. Focusing quality improvement strategies on reducing occurrences of high IDWG may improve outcomes in HD patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations140
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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