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Enregistrement W2804993590 · doi:10.1093/ndt/gfy104.sp532

SP532THE ASSOCIATION OF FUNCTIONAL STATUS WITH MORTALITY AND DIALYSIS MODALITY CHANGE: RESULTS FROM THE PERITONEAL DIALYSIS OUTCOMES AND PRACTICE PATTERNS STUDY (PDOPPS)

2018· article· en· W2804993590 sur OpenAlexaffabout
Karthik Tennankore, Junhui Zhao, Angelo Karaboyas, Brian Bieber, Bruce Robinson, Hal Morgenstern, Sarbjit V. Jassal, Fredric O. Finkelstein, Talerngsak Kanjanabuch, Areewan Cheawchanwattana, Ronald L. Pisoni, James A. Sloand, Jeffrey Perl

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity Health NetworkDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeritoneal dialysisDialysisIntensive care medicineModality (human–computer interaction)HemodialysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION AND AIMS: Functional impairment is associated with a higher mortality risk among hemodialysis (HD) patients. We examined the prevalence of functional impairment in peritoneal dialysis (PD) patients, its variation by country, and its association with mortality and permanent transfer to HD. METHODS: We analyzed prevalent PD patients from the 7 initial countries in the PDOPPS (2014-17), a prospective cohort study of PD treatment and outcomes in Australia, Canada, Japan, New Zealand, Thailand, the United Kingdom (UK), and the United States (US). Functional status (FS) was assessed by self-reports of 8 instrumental and 5 basic activities of daily living based on the Lawton-Brody and the Katz questionnaires. Summary FS scores ranging from 1.25 (most dependent) to 13 (independent) were based on the patient’s ability to perform each activity with or without assistance. Logistic regression was used to compare the prevalence odds of FS score <11 vs ≥11 among countries, and Cox regression was used to estimate the hazard ratio (HR) for the effect of FS score on 3 outcomes: all-cause mortality, transfer to HD (censoring at death), and the composite of both; all analyses adjusted for several factors (Figure). RESULTS: Of the 2,585 patients with complete data on FS, the distribution of scores was 48% with 13, 32% 11-<13, 14% 8-<11, and 6% <8. Patients with a FS score <11 were older and had more comorbidities than those with FS 11+. Compared with the US, the adjusted odds ratio (95% CI) for a FS score <11 was 4.2 (2.4, 7.5) in Thailand, 1.9 (1.1, 3.3) in the UK, and close to 1 in the other 4 countries. There was a strong monotonic association between FS score and mortality (HR [95% CI] for FS score <8 vs. 13 = 3.7 [2.3, 6.0], FS score 8-<11 vs. 13 = 3.0 [2.1, 4.2]), but no association between FS score and transfer to HD (Figure). CONCLUSIONS: A greater prevalence of functional impairment among PD patients in Thailand and the UK may reflect differences in the case-mix of patients treated with PD. The association between greater functional impairment and increased mortality is similar to that observed in HD patients. Permanent transfer to HD does not seem to depend on functional status. This raises the possibility that impaired FS should not preclude the use of PD, i.e., that concerns of a heightened risk of technique failure leading to a permanent transfer to HD may be unfounded.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0030,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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