MP628PREDICTING DEATH ON MAINTENANCE HEMODIALYSIS- A COMPLEX TASK IN PREVALENT ELDERS
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Aims: Information on predicted outcomes including mortality helps older individuals select treatment options for end stage disease renal disease. A prognostic model incorporating the surprise question (SQ) “Would I be surprised if this patient died within the next 6 months?” and parameters including patient age, serum albumin, dementia and peripheral vascular disease( PVD) has been validated for patients undergoing hemodialysis for the prediction of 6 month survival. We conducted a prospective observational study in patients aged ≥75 years undergoing maintenance hemodialysis to test the association of mortality at 6 months of recruitment with the percentage chance of survival predicted by the model. Methods: Patients were recruited from 3 tertiary care hospitals and associated stand alone dialysis centres in Kerala, South India as part of a cross sectional study of frailty in older hemodialysis patients.SQ was answered by the principal investigator for all patients. The Montreal Cognitive Assessment Instrument (MOCA) score ≤10 was used to define dementia. Patient records were reviewed to ascertain age, serum albumin and the presence of PVD as well as coronary artery disease (CAD) and cerebrovascular accident (CVA). Predicted 6 month percentage chance of survival was generated using the model to categorise patients into 3, category 1- <60%, category 2- 60- 79% and category 3- >80%. Frailty was documented by scoring on a five domain (weight loss, exhaustion, low physical activity, weak grip and slow walking) tool. The number of deaths in the six months from recruitment was documented and causes were verified from records.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».