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Enregistrement W3215380543 · doi:10.1136/bmj-2021-066306

Timing of dialysis initiation to reduce mortality and cardiovascular events in advanced chronic kidney disease: nationwide cohort study

2021· article· en· W3215380543 sur OpenAlexaff
Edouard L. Fu, Marie Evans, Juan Jesús Carrero, Hein Putter, Catherine M. Clase, Fergus Caskey, Maciej Szymczak, Claudia Torino, Nicholas C Chesnaye, Kitty J. Jager, Christoph Wanner, Friedo W. Dekker, Merel van Diepen

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesCenter for Innovative MedicineVetenskapsrådetKommunfullmäktige, Stockholms Stad
Mots-clésMedicineKidney diseaseDialysisHazard ratioInternal medicineRenal functionCohortMyocardial infarctionProportional hazards modelAdverse effectCohort studyIntensive care medicineConfidence intervalSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective To identify the optimal estimated glomerular filtration rate (eGFR) at which to initiate dialysis in people with advanced chronic kidney disease. Design Nationwide observational cohort study. Setting National Swedish Renal Registry of patients referred to nephrologists. Participants Patients had a baseline eGFR between 10 and 20 mL/min/1.73 m 2 and were included between 1 January 2007 and 31 December 2016, with follow-up until 1 June 2017. Main outcome measures The strict design criteria of a clinical trial were mimicked by using the cloning, censoring, and weighting method to eliminate immortal time bias, lead time bias, and survivor bias. A dynamic marginal structural model was used to estimate adjusted hazard ratios and absolute risks for five year all cause mortality and major adverse cardiovascular events (composite of cardiovascular death, non-fatal myocardial infarction, or non-fatal stroke) for 15 dialysis initiation strategies with eGFR values between 4 and 19 mL/min/1.73 m 2 in increments of 1 mL/min/1.73 m 2 . An eGFR between 6 and 7 mL/min/1.73 m 2 (eGFR 6-7 ) was taken as the reference. Results Among 10 290 incident patients with advanced chronic kidney disease (median age 73 years; 3739 (36%) women; median eGFR 16.8 mL/min/1.73 m 2 ), 3822 started dialysis, 4160 died, and 2446 had a major adverse cardiovascular event. A parabolic relation was observed for mortality, with the lowest risk for eGFR 15-16 . Compared with dialysis initiation at eGFR 6-7 , initiation at eGFR 15-16 was associated with a 5.1% (95% confidence interval 2.5% to 6.9%) lower absolute five year mortality risk and 2.9% (0.2% to 5.5%) lower risk of a major adverse cardiovascular event, corresponding to hazard ratios of 0.89 (95% confidence interval 0.87 to 0.92) and 0.94 (0.91 to 0.98), respectively. This 5.1% absolute risk difference corresponded to a mean postponement of death of 1.6 months over five years of follow-up. However, dialysis would need to be started four years earlier. When emulating the intended strategies of the Initiating Dialysis Early and Late (IDEAL) trial (eGFR 10-14 v eGFR 5-7 ) and the achieved eGFRs in IDEAL (eGFR 7-10 v eGFR 5-7 ), hazard ratios for all cause mortality were 0.96 (0.94 to 0.99) and 0.97 (0.94 to 1.00), respectively, which are congruent with the findings of the randomised IDEAL trial. Conclusions Very early initiation of dialysis was associated with a modest reduction in mortality and cardiovascular events. For most patients, such a reduction may not outweigh the burden of a substantially longer period spent on dialysis.

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)0,004
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations81
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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