Maturation of arteriovenous fistula: Analysis of key factors
Notice bibliographique
Résumé
The growing proportion of individuals suffering from chronic kidney disease has considerable repercussions for both kidney specialists and primary care. Progressive and permanent renal failure is most frequently treated with hemodialysis. The efficiency of hemodialysis treatment relies on the functional status of vascular access. Determining the type of vascular access has prime significance for maximizing successful maturation of a fistula and avoiding surgical revision. Despite the frequency of arteriovenous fistula procedures, there are no consistent criteria applied before creation of arteriovenous fistulae. Increased prevalence and use of arteriovenous fistulae would result if there were reliable criteria to assess which arteriovenous fistulae are more likely to reach maturity without additional procedures. Published studies assessing the predictive markers of fistula maturation vary to a great extent with regard to definitions, design, study size, patient sample, and clinical factors. As a result, surgeons and specialists must decide which possible risk factors are most likely to occur, as well as which parameters to employ when evaluating the success rate of fistula development in patients awaiting the creation of permanent access. The purpose of this literature review is to discuss the role of patient factors and blood markers in the development of arteriovenous fistulae.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».