Microbiology Risk Factors and Outcomes of Peritonitis in Tunisian Peritoneal Dialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Peritonitis is a major complication of peritoneal dialysis (PD), accounting for considerable mortality and hospitalization among PD patients. We have performed a single unit study examining rate of peritonitis, causative organisms, clinical outcomes and impact on technique failure and patient survival. Methods: It was a retrospective review of the medical records of 182 PD patients who were followed up from January 2006 through June 2016. We have listed 186 episodes of peritonitis. Results: The overall incidence of peritonitis during the 10-year study period was one episode every 27.25 month-patient. The mean time to first peritonitis after beginning PD was 14.25 ± 16 months (0 - 65). Gram-positive organisms were the main implicated agents and caused 27.92% of peritonitis. In multivariate Cox regression, no correlation was associated with diabetes, cardiovascular disease and residual renal function at baseline. In the Kaplan-Meier analysis, the peritonitis group was not correlated with more loss of residual renal function. More dropouts from PD were observed compared to the peritonitis-free group (P < 0.000), but no influence with patient survival. Conclusion: Gram-positive organisms were the main causative agents. And peritonitis was associated to technique failure but not with patient survival.Z World J Nephrol Urol. 2018;7(2):45-52 doi: https://doi.org/10.14740/wjnu349w
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».