Notice bibliographique
Résumé
In 1978, Bill Bennett hired me to “do academic dialysis.” As part of the first National Kidney Foundation Dialysis Outcome Quality Initiative Clinical Practice Guideline leadership team, I became more interested in hemodialysis vascular access. I designed and placed “save the vessels” bracelets for our patients to wear protecting vessels. When I considered hemodialysis to be likely within 12 months, I strongly encouraged creation of arteriovenous fistulae (AVFs). I delayed arteriovenous graft (AVG) placement until much closer to the expected hemodialysis initiation date. Over 35 years I noticed that a significant fraction of patients with functioning AVFs seemed to slow the decline in their rate of eGFR. In a simple proof-of-concept retrospective observational study, it appeared that eGFR decline did display a slowing after AVF creation (1). Subsequent better-designed studies corroborated our findings (2⇓⇓–5). Although fraught with methodological problems, one study suggested that even placing a peritoneal dialysis catheter slowed progression (4). This did not make physiologic sense to me. In this issue of Kidney360 , another study from Montreal dispels the notion that placing of a peritoneal dialysis catheter affects eGFR decline (5). Sumida et al. utilized a Veterans Administration database, which included AVGs and AVFs with over 3000 patients, not limited by AVF maturation, and used central venous catheter recipients as propensity-matched controls (2). AVF and AVG recipients showed eGFR deceleration after surgical creation, independent of maturation, whereas our study only evaluated maturing AVFs. The first Montreal paper precisely defined the cohort, its clinical characteristics, tried to adjust for known confounders, and used maturation for inclusion (3). Attenuation of eGFR decline over time was again noted after AVF creation. At about the same time, Lundstrom et al. (4) were utilizing a Swedish national database and used patients with peritoneal dialysis catheters as comparators …
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».