The Association of Functional Status with Mortality and Dialysis Modality Change: Results from the Peritoneal Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (PDOPPS)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the prevalence of functional impairment in peritoneal dialysis (PD) patients, its variation by country, and its association with mortality or transfer to hemodialysis. METHODS: A prospective cohort study was conducted in PD patients from 7 countries in the Peritoneal Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (PDOPPS) (2014 - 2017). Functional status (FS) was assessed by combining self-reports of 8 instrumental and 5 basic activities of daily living, using 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 estimate the odds ratio (OR; 95% confidence interval [CI]) of a FS score < 11 comparing each country with the United States (US). Cox regression was used to estimate the hazard ratio (HR; 95% CI) for the effect of a low FS score on mortality and transfer to hemodialysis, adjusting for case mix. RESULTS: Of 2,593 patients with complete data on FS, 48% were fully independent (FS = 13), 32% had a FS score 11 to < 13, 14% had a FS score 8 to < 11, and 6% had a FS score < 8. Relative to the US, low FS scores (< 11; more dependent) were more frequent in Thailand (OR = 10.48, 5.90 - 18.60) and the United Kingdom (UK) (OR = 3.29, 1.77 - 6.08), but similar in other PDOPPS countries. The FS score was inversely and monotonically associated with mortality but not with transfer to hemodialysis; the HR, comparing a FS score < 8 vs 13, was 4.01 (2.44 - 6.61) for mortality and 0.91 (0.58 - 1.43) for transfer to hemodialysis. CONCLUSION: Regional differences in FS scores observed across PDOPPS countries may have been partly due to differences in regional patient selection for PD. Functional impairment was associated with mortality but not with permanent transfer to hemodialysis.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».