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Enregistrement W2968601018 · doi:10.1093/ajh/hpz136

Determinants of Increased Central Excess Pressure in Dialysis: Role of Dialysis Modality and Arteriovenous Fistula

2019· article· en· W2968601018 sur OpenAlexafffund
Mathilde Paré, Rémi Goupil, Catherine Fortier, Fabrice Mac‐Way, François Madore, Karine Marquis, Bernhard Hametner, Siegfried Wassertheurer, Martin G. Schultz, James E. Sharman, Mohsen Agharazii

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Hypertension · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité LavalHôtel-Dieu de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKidney Foundation of CanadaUniversité LavalCanadian Diabetes AssociationHeart and Stroke Foundation of CanadaAmgen
Mots-clésMedicineHemodialysisInternal medicineCardiologyBlood pressureArteriovenous fistulaConfidence intervalDialysisOdds ratioLogistic regressionPulse pressureConfoundingMean arterial pressureHemodynamicsPeritoneal dialysisSurgeryHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Arterial reservoir-wave analysis (RWA)-a new model of arterial hemodynamics-separates arterial wave into reservoir pressure (RP) and excess pressure (XSP). The XSP integral (XSPI) has been associated with increased risk of clinical outcomes. The objectives of the present study were to examine the determinants of XSPI in a mixed cohort of hemodialysis (HD) and peritoneal dialysis (PD) patients, to examine whether dialysis modality and the presence of an arteriovenous fistula (AVF) are associated with increased XSPI. METHOD: In a cross-sectional study, 290 subjects (232 HD and 130 with AVF) underwent carotid artery tonometry (calibrated with brachial diastolic and mean blood pressure). The XSPI was calculated through RWA using pressure-only algorithms. Logistic regression was used for determinants of XSPI above median. Through forward conditional linear regression, we examined whether treatment by HD or the presence of AVF is associated with higher XSPI. RESULTS: Patients with XSPI above median were older, had a higher prevalence of diabetes and cardiovascular disease, had a higher body mass index, and were more likely to be on HD. After adjustment for confounders, HD was associated with a higher risk of higher XSPI (odds ratio = 2.39, 95% confidence interval: 1.16-4.98). In a forward conditional linear regression analysis, HD was associated with higher XSPI (standardized coefficient: 0.126, P = 0.012), but on incorporation of AVF into the model, AVF was associated with higher XSPI (standardized coefficient: 0.130, P = 0.008) and HD was excluded as a predictor. CONCLUSION: This study suggests that higher XSPI in HD patients is related to the presence of AVF.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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