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Enregistrement W2767736302 · doi:10.2215/cjn.00630117

Residual Kidney Function and Peritoneal Dialysis–Associated Peritonitis Treatment Outcomes

2017· article· en· W2767736302 sur OpenAlexaff
Rachel C. W. Whitty, Joanne M. Bargman, Alex Kiss, Linda Dresser, Philip C.W. Lui

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity Health NetworkSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioPeritoneal dialysisPeritonitisRenal functionCreatinineConfidence intervalInternal medicineDialysisUrologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Residual kidney function contributes to the clearance of antibiotics excreted by the kidneys, lowering the antibiotic concentration, which may adversely affect the treatment of peritoneal dialysis-associated peritonitis. The objective of our study was to examine the relationship between residual kidneyfunction and peritonitis treatment outcomes. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: Our study included 181 participants who experienced 339 episodes of Gram-positive, Gram-negative, and culture-negative peritoneal dialysis-associated peritonitis at a single centerfrom 2003 to 2010. Episodes were categorized according to participants' urinary creatinine clearance (0, >0-5, and >5 ml/min). The data were analyzed using generalized estimating equation models to determine the covariate-adjusted association between urinary creatinine clearance and treatment failure (defined as relapse or recurrent peritonitis episodes, peritoneal catheter removal, or death from any cause during peritonitis treatment). RESULTS: Among episodes of peritonitis due to Gram-positive organisms or culture-negative infections, those experienced by participants with urinary creatinine clearance >5 ml/min had significantly higher odds of treatment failure than episodes experienced by anuric participants (27 of 80 versus 20 of 119 episodes resulting in treatment failure for creatinine clearance >5 versus 0 ml/min; odds ratio, 6.80; 95% confidence interval, 2.37 to 19.6). Episodes experienced by participants with creatinine clearance >0-5 ml/min also had significantly higher odds of treatment failure than episodes experienced by anuric participants (14 of 64 episodes resulting in treatment failure for creatinine clearance >0-5 ml/min; odds ratio, 2.87; 95% confidence interval, 1.12 to 7.35). The odds of relapse and recurrent peritonitis among participants with creatinine clearance >5 ml/min was also significantly higher compared with in anuric participants (17 of 80 versus 12 of 119 episodes resulting in relapse and recurrence for creatinine clearance >5 versus 0 ml/min; odds ratio, 6.76; 95% confidence interval, 1.90 to 23.8). Among participants with Gram-negative peritonitis, creatinine clearance was significantly associated with neither treatment failure nor relapse and recurrent peritonitis. CONCLUSIONS: Residual kidney function as measured by greater urinary creatinine clearance was associated with treatment failure among participants with Gram-positive and culture-negative peritonitis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations68
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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