Cardiovascular Event Rates Among Hemodialysis Patients Across Geographical Regions—A Snapshot From The Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (DOPPS)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cardiovascular (CV) morbidity and mortality are excessively high among hemodialysis (HD) patients. Anemia is a common complication of chronic kidney disease (CKD) and a known risk factor for CV events. To understand the impact of the recent regulatory and guideline changes in anemia management, we examined regional CV event rates in high-risk and erythropoiesis-stimulating agent (ESA)-hyporesponsive HD patients. METHODS: A prospective cohort study including 16,560 HD patients, 8660 CV high-risk, and 884 hyporesponsive to ESAs, from the Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (DOPPS) phase 4 (2009-2011) and phase 5 (2012-2015) was conducted to quantify all-cause mortality, major adverse cardiovascular events (MACE), and MACE plus heart failure and thromboembolic events (MACE+). RESULTS: The MACE+ rates (per 100 patient-years) were highest in North America (NA) (19.4; 95% CI = 18.2-20.7), followed by Europe (EU) (17.4; 95% CI = 16.6-18.1) and lowest in Japan (7.5; 95% CI = 6.9-8.1). When restricted to the high CV risk population, rates increased by 36% in NA, 45% in EU, and 72% in Japan. Mortality accounted for >74% of MACE+ events. MACE+ rates in ESA-hyporesponsive patients and high CV risk patients were similar in NA and EU cohorts. There were minimal differences in outcomes between the DOPPS phases 4 and 5. CONCLUSION: Cardiovascular event rates are high in the HD population, vary by geographic region, and are substantially higher in high CV risk patients and ESA-hyporesponsive patients; however, the rates appear not to be affected by anemia guideline changes. The findings from this study will be essential to contextualize the design of future CV anemia-related outcome studies and clinical trials.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».