Factors affecting the patency of arteriovenous fistulas for hemodialysis: Single center experience
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Arteriovenous fistulas (AVFs) are the preferred form vascular access for hemodialysis (HD), as they have a low rate of complications and durable function. The aim of our investigation was to analyze the factors that might influence the function of AVFs. METHODS: Data were taken from the computerized patient record system in the Clinic of Urology and Nephrology, Clinical Center, Kragujevac, Serbia, for a 2-year period. We analyzed patients who had requested re-creation of AVFs as a secondary procedure. During this period 112 patients, 73 (65%) men and 39 (35%) women, had AVF thromboses. All relevant clinical and laboratory parameters that could affect the function and survival of AVF were evaluated. FINDINGS: In univariate logistic regression analysis, statistically significant predictors influencing the duration of the fistula were magnesium (P < 0.001), triglycerides (P = 0.041), smoking (P = 0.001), antiplatelet therapy (P < 0.001), and type of HD (bicarbonate vs. hemodiafiltration) (P < 0.001). In the multiple logistic regression model, high concentrations of magnesium (B = 7.434; P < 0.001) and antiplatelet therapy (B - 1.042; P = 0.04) were significantly associated with the length of AVF function. DISCUSSION: After successful establishment of an AVF, there is a compelling need to maintain fistula patency. Factors that affect functioning of the AVFs are presently under intense scrutiny. According to our results, some clinical factors may determine long term fistula duration, such as concentration of the magnesium and antiplatelet therapy.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».