International Anemia Prevalence and Management in Peritoneal Dialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background The optimal treatment for managing anemia in peritoneal dialysis (PD) patients and best clinical practices are not completely understood. We sought to characterize international variations in anemia measures and management among PD patients. Methods The Peritoneal Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (PDOPPS) enrolled adult PD patients from 6 countries from 2014 to 2017. Hemoglobin (Hb), ferritin levels, and transferrin saturation (TSAT), as well as erythropoiesis stimulating agents (ESAs) and iron use were compared cross-sectionally at study enrollment in Australia and New Zealand (A/NZ), Canada, Japan, the United Kingdom (UK), and the United States (US). Results Among 3,603 PD patients from 193 facilities, mean Hb ranged from 11.0 – 11.3 g/dL across countries. The majority of patients (range 53% – 59%) had Hb 10 – 11.9 g/dL, with 4% – 12% patients ≥ 13 g/dL and 16% – 23% < 10 g/dL. Use of ESAs was higher in Japan (94% of patients) than elsewhere (66% – 79% of patients). In the US, 63% of patients had a ferritin level > 500 ng/mL, compared with 5% – 38% in other countries. In the US and Japan, 87% – 89% of PD patients had TSAT ≥ 20%, compared with 73% – 76% in other countries. Intravenous (IV) iron use within 4 months of enrollment was higher in the US (55% of patients) than elsewhere (6% – 17% patients). Conclusions In this largest international observational study of anemia and anemia management in patients receiving PD, comparable Hb levels across countries were observed but with notable differences in ESA and iron use. Peritoneal dialysis patients in the US have higher ferritin levels and higher IV iron use than other countries.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».