Arteriovenous Fistula Creation and Estimated Glomerular Filtration Rate Decline in Advanced CKD: A Matched Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Kidney failure is associated with a high burden of morbidity and mortality. Previous studies have raised the possibility that arteriovenous fistula (AVF) creation may attenuate eGFR decline. This study aimed to compare eGFR decline in predialysis patients with an AVF, matched to patients oriented toward peritoneal dialysis (PD). Methods Predialysis patients with an AVF and those oriented toward PD were retrospectively matched using a propensity score. Time zero was defined as the “AVF creation date” for the AVF group and the “date when eGFR was closest to the matched patient’s eGFR at AVF creation” for the PD group. Crude and predicted eGFR decline in AVF and PD groups were compared before and after time zero using mixed-effect linear regressions. Results In total, 61 pairs were matched. Crude annual eGFR decline before AVF creation/time zero was −4.1 ml/min per m 2 per year in the AVF group versus −5.3 ml/min per m 2 per year in the PD group ( P =0.75) and after time zero, −2.5 ml/min per m 2 per year in the AVF group versus −4.5 ml/min per m 2 per year in the PD group ( P =0.02). The predicted annual decline decreased from −5.1 ml/min per m 2 per year in the AVF group before AVF creation to −2.8 ml/min per m 2 per year after ( P <0.01), whereas there was no difference in the PD group (−5.5 versus −5.1 ml/min per m 2 per year respectively, P =0.41). Conclusions In this matched study, AVF creation was associated with a deceleration of kidney function decline compared with a control PD-oriented group. Prospective studies are needed to assess the potential mechanisms between vascular access creation and eGFR slope attenuation.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».