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Enregistrement W3212416942 · doi:10.1177/11297298211027470

Long-term outcomes following thrombolysis of arteriovenous grafts

2021· article· en· W3212416942 sur OpenAlexaff
Ben Li, Monica Abdelmasih, Naomi Eisenberg, Charmaine E. Lok, Graham Roche‐Nagle

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Vascular Access · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrombolysisMedicineRetrospective cohort studyHazard ratioAngioplastyThrombosisSurgeryInternal medicineProportional hazards modelConfidence intervalMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Thrombolysis for arteriovenous grafts (AVG) yields high technical success rates, however, long-term outcomes are unclear. We conducted a multicenter retrospective cohort study to analyze 5-year patency rates following AVG thrombolysis. METHODS: All patients who underwent AVG thrombolysis between 2005 and 2015 at three academic hospitals were included. Prospectively maintained institutional nephrology and radiology databases were used to record demographic, clinical, and AVG characteristics. The primary outcome was primary patency, defined as AVG access survival without re-intervention including angioplasty ± stent with/without re-thrombolysis. Secondary outcomes were assisted primary patency and cumulative patency, defined as AVG access survival until re-thrombosis requiring re-thrombolysis or abandonment, respectively. Technical success was defined as restoration of flow with <30% residual stenosis. Patients were followed until 2017. Patency rates were assessed using Kaplan-Meier survival analysis and Cox proportional hazards were calculated to determine associations between covariates and patency loss. RESULTS: Seventy-four patients underwent AVG thrombolysis during the study period with a median follow-up period of 21.4 (IQR 8.3-42.8) months. The average age was 58.6 years with a high rate of comorbidities, including hypertension (82.4%) and diabetes (54.1%). Thrombolysis technical success was 96%. There were 147 re-interventions in 46 patients, of which 98 were re-thrombolysis (mean re-intervention rate of 1.27/patient/year). Primary patency at 1, 3, and 5 years were 43.2%, 20.2%, and 7.7%. Assisted primary patency at 1, 3, and 5 years were 47.5%, 20.2%, and 7.7%. Cumulative patency at 1, 3, and 5 years were 75.0%, 38.8%, and 22.6%. Cox proportional hazards analysis demonstrated no associations between demographic, clinical, and procedural characteristics and patency rates. CONCLUSIONS: Despite a high technical success rate, thrombolysis for AVG dysfunction is associated with poor long-term patency. Future studies are needed to determine risk factors for re-thrombosis to identify patients who will benefit from AVG thrombolysis in the long-term.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2021
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