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Enregistrement W3113107362 · doi:10.1177/0020731420980682

Mortality at For-Profit Versus Not-For-Profit Hemodialysis Centers: A Systematic Review and Meta-analysis

2020· review· en· W3113107362 sur OpenAlexafffund
Samuel Dickman, Reza Mirza, Maryam Kandi, Michael Incze, Lorin Dodbiba, Raad Yameen, Arnav Agarwal, Ying Zhang, Rakhshan Kamran, Rachel Couban, Gordon Guyatt, Steven Hanna

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Services · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of WinnipegImpactMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésHemodialysisMedicineMeta-analysisObservational studyOdds ratioOddsDialysisMortality rateDemographyEmergency medicineLogistic regressionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted a systematic review and meta-analysis to assess differences in risk-adjusted mortality rates between for-profit (FP) and not-for-profit (NFP) hemodialysis facilities. We searched 10 databases for studies published between January 2001 to December 2019 that compared mortality at private hemodialysis facilities. We included observational studies directly comparing adjusted mortality rates between FP and NFP private hemodialysis providers in any language or country. We excluded evaluations of dialysis facilities that changed their profit status, studies with overlapping data, and studies that failed to adjust for patient age and some measure of clinical severity. Pairs of reviewers independently screened all titles and abstracts and the full text of potentially eligible studies, abstracted data, and assessed risk of bias, resolving disagreement by discussion. We included nine observational studies of hemodialysis facilities representing 1,163,144 patient-years. In pooled random-effects meta-analysis, the odds ratio of mortality in FP relative to NFP facilities was 1.07 (95% CI 1.04-1.11). Patients at FP hemodialysis facilities have 7 percent greater odds of death annually than patients with similar risk profiles at NFP facilities. Approximately 3,800 excess deaths might be averted annually if U.S. FP hemodialysis operators matched NFP mortality rates.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,008
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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