Early cannulation arteriovenous graft (Acuseal) versus standard arteriovenous graft in patients with end‐stage renal disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The use of Acuseal arteriovenous graft (AAVG) is spreading in end-stage renal disease (ESRD) patients for its advantages in early cannulation. However, comparison of clinical outcomes between AAVGs and standard arteriovenous grafts (SAVGs) is limited. In this study, we compared the performance of AAVGs and SAVGs. METHODS: Consecutive ESRD patients underwent prosthetic vascular access between October 2017 and May 2019 at a single center were identified. Patients were divided into AAVG group and SAVG group. Patients' demographics, perioperative characteristics, and clinical outcomes were collected. Primary, primary assisted, and secondary patency rates were compared using Kaplan-Meier analyses. Postsurgery complications were compared using chi-square test or the Fisher's exact test. FINDINGS: A total of 304 arteriovenous grafts (AVGs) were implanted in 145 males and 159 females (mean age, 60.1 years; range, 20-91 years), comprising 143 AAVGs and 161 SAVGs. Median time to first cannulation was 3 days (interquartile range [IQR], 1-15 days) in the AAVG group and 30 days (IQR, 20-52 days) in the SAVG group (P < 0.001). Adjusted primary, primary assisted, and secondary patency at 12 months were not significant different between AAVGs and SAVGs (P = 0.911, P = 0.945, and P = 0.640, respectively). There was no statistical significance in regards to thrombosis (AAVG, 34.3%; SAVG, 26.1%; P = 0.120) and infection (AAVG, 4.9%; SAVG, 2.5%; P = 0.261) between the groups. DISCUSSION: Acuseal grafts provide comparable patency, and complication rates to SAVGs, with less time to first cannulation from the graft implanted.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».