Gender disparity in fistula use at initiation of hemodialysis varies markedly across ESRD networks—Analysis of USRDS data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gender disparities had been noted in the care of women with end stage renal disease (ESRD) in the early 2000's, including less frequent initiation of hemodialysis utilizing a fistula but more recent data have not been examined and underlying factors have not been extensively studied. STUDY DESIGN: Data from the United States Renal Data System (USRDS) were examined, including 202,999 hemodialysis patients. Only those who had received prior nephrology care were included. Multiple logistic regression was used, adjusted for possible confounders, including age, race, cause of ESRD, BMI, height, history of alcohol or drug abuse, medical comorbidities, ability to ambulate, time of nephrology care, type of insurance, and ESRD network. RESULTS: The odds of arteriovenous fistula (AVF) use at initiation of hemodialysis were significantly lower in women compared to men (OR = 0.69, 95% CI 0.67-0.71, P < 0.0001). The gender gap in AVF use at initiation was highest in New York and the upper Midwest (networks 2 and12) and smallest for Southern California and the Pacific Northwest and Alaska (18 and 16). Gender disparity was more pronounced for black women, with odds ratios for AVF use at initiation of dialysis (OR = 0.66, 95% CI 0.62-0.69), P < 0.0001 as compared to non-black (OR 0.70, 95% CI 0.68-0.73), P ≤ 0.0001. LIMITATIONS: Limitations include use of USRDS data. Data misclassification or errors in data reporting may exist and certain comorbid conditions may be underreported. Data regarding rate of primary fistula non-function are also not available. CONCLUSION: Adjusted odds ratio for AVF use was significantly lower in women compared to men, independent of time of nephrology care and other predictors. The gender disparity was most pronounced for black women and also varied from 20% to 46% lower odds for AVF use in women for different ESRD networks, after controlling for possible confounding variables, suggesting that practice based factors may be of importance in explaining this important finding.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».