Variability and trends over time and across centres in haemodialysis weekly duration in Australia and New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Haemodialysis treatment prescription varies widely internationally. This study explored patient- and centre-level characteristics associated with weekly haemodialysis hours. METHODS: Australia and New Zealand Dialysis and Transplant (ANZDATA) Registry data were analysed. Characteristics associated with weekly duration were evaluated using mixed-effects linear regression models with patient- and centre-level covariates as fixed effects, and dialysis centre and state as random effects using the 2017 prevalent in-centre haemodialysis (ICHD) and home haemodialysis (HHD) cohorts. Evaluation of patterns of weekly duration over time analysed the 2000 to 2017 incident ICHD and HHD cohorts. RESULTS: Overall, 12 494 ICHD and 1493 HHD prevalent patients in 2017 were included. Median weekly treatment duration was 13.5 (interquartile range [IQR] 12-15) hours for ICHD and 16 (IQR 15-20) hours for HHD. Male sex, younger age, higher body mass index, arteriovenous fistula/graft use, Aboriginal and Torres Strait Islander ethnicity and longer dialysis vintage were associated with longer weekly duration for both ICHD and HHD. No centre characteristics were associated with duration. Variability in duration across centres was very limited in ICHD compared with HHD, with variation in HHD being associated with state. Duration did not vary significantly over time for ICHD, whereas longer weekly HHD treatments were reported between 2006 and 2012 compared with before and after this period. CONCLUSION: This study in the Australian and New Zealand haemodialysis population showed that weekly duration was primarily associated with patient characteristics. No centre effect was demonstrated. Practice patterns seemed to differ across states/countries, with more variability in HHD than ICHD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».