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Enregistrement W3132488790 · doi:10.1159/000512839

Health Outcomes and Cost Considerations of Assisted Peritoneal Dialysis: A Narrative Review

2021· review· en· W3132488790 sur OpenAlexaffabout
Serban Maierean, Matthew J. Oliver

Notice bibliographique

RevueBlood Purification · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeritoneal dialysisNarrative reviewMedicineIntensive care medicineDialysisNarrativeInternal medicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Peritoneal dialysis (PD) is underutilized in many parts of the world despite pro-PD health policies. The physical and cognitive demands of PD means that over half of eligible patients require some form of assistance. As such, many countries now offer assisted PD (aPD) programs to help patients start or stay on PD as opposed to in-center hemodialysis (HD). In order to evaluate the potential scope of aPD, it is important to review the outcomes and cost considerations of aPD. SUMMARY: We reviewed available data from different countries and regions for health outcomes between aPD and in-center HD, with a focus on quality of life (QoL), mortality, hospitalization, and technique survival. We also evaluated studies discussing the overall costs of delivering aPD, including training, operating costs, and indirect costs and compared these to in-center HD costs for the same regions. Key Messages: aPD patients are older and more frail than either self-care PD patients and many in-center HD patients. We found no evidence for any difference in QoL, mortality, or hospitalization between aPD and in-center HD after adjustment for these differences. There is some evidence for an association between nurse assistance and improved technique survival as compared to family assistance or self-care PD. Despite increased cost of providing assistance in PD, it is still significantly less expensive than in-center HD in Western Europe and Canada.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,317 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations32
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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