Effects of Erythropoietin Payment Policy on Cardiovascular Outcomes of Peritoneal Dialysis Patients: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The change in the reimbursement policy of erythropoietin administration to patients receiving peritoneal dialysis by the Taiwan National Health Insurance (NHI) system provided a natural experimental venue to examine whether cardiovascular risk differs when maintaining the hematocrit (Hct) level below or above 30%. OBJECTIVE: The aim of this study was to analyze the impact of loosening the erythropoietin payment criteria for peritoneal dialysis patients on their cardiovascular outcomes. METHODS: Two cohorts of incident peritoneal dialysis patients were identified according to the time before and after relaxation of the NHI's erythropoietin payment criteria, designated cohort 1 (n=1759) and cohort 2 (n=2981), respectively. The cohorts were matched according to propensity scores (1754 patients in each cohort) and then followed up for cardiovascular events, which were analyzed with Cox regressions. RESULTS: For the composite cardiovascular endpoint, patients in cohort 2 had a significantly lower risk than those in cohort 1. However, subgroup analysis showed that this risk reduction was observed only in patients with diabetes. CONCLUSIONS: After loosening erythropoietin payment criteria, reduced cardiovascular risks were observed, particularly for patients with diabetes. These results indicate that it is crucial to maintain an Hct level above 30% to reduce the cardiovascular risk in patients with diabetes undergoing peritoneal dialysis.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».