Missed Hemodialysis Treatments: International Variation, Predictors, and Outcomes in the Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (DOPPS)
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE & OBJECTIVE: Missed hemodialysis (HD) treatments not due to hospitalization have been associated with poor clinical outcomes and related in part to treatment nonadherence. Using data from the Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (DOPPS) phase 5 (2012-2015), we report findings from an international investigation of missed treatments among patients prescribed thrice-weekly HD. STUDY DESIGN: Prospective observational study. SETTING & PARTICIPANTS: 8,501 patients participating in DOPPS, on HD therapy for more than 120 days, from 20 countries. Longitudinal and cross-sectional analyses were performed based on the 4,493 patients from countries in which 4-month missed treatment risk was > 5%. PREDICTORS: The main predictor of patient outcomes was 1 or more missed treatments in the 4 months before DOPPS phase 5 enrollment; predictors of missed treatments included country, patient characteristics, and clinical factors. OUTCOMES: Mortality, hospitalization, laboratory measures, patient-reported outcomes, and 4-month missed treatment risk. ANALYTICAL APPROACH: Outcomes were assessed using Cox proportional hazards, logistic, and linear regression, adjusting for case-mix and country. RESULTS: The 4-month missed treatment risk varied more than 50-fold across all 20 DOPPS countries, ranging from < 1% in Italy and Japan to 24% in the United States. Missed treatments were more likely with younger age, less time on dialysis therapy, shorter HD treatment time, lower Kt/V, longer travel time to HD centers, and more symptoms of depression. Missed treatments were positively associated with all-cause mortality (HR, 1.68; 95% CI, 1.37-2.05), cardiovascular mortality, sudden death/cardiac arrest, hospitalization, serum phosphorus level > 5.5mg/dL, parathyroid hormone level > 300pg/mL, hemoglobin level < 10g/dL, higher kidney disease burden, and worse general and mental health. LIMITATIONS: Possible residual confounding; temporal ambiguity in the cross-sectional analyses. CONCLUSIONS: In the countries with a 4-month missed treatment risk > 5%, HD patients were more likely to die, be hospitalized, and have poorer patient-reported outcomes and laboratory measures when 1 or more missed treatments occurred in a 4-month period. The large variation in missed treatments across 20 nations suggests that their occurrence is potentially modifiable, especially in the United States and other countries in which missed treatment risk is high.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».