Cardiac implications of upper-arm arteriovenous fistulas: A case series
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease is a major cause of morbidity and mortality in patients with end-stage kidney disease. Arterio-venous fistulas (AVF), the gold standard for hemodialysis vascular access, are known to alter cardiac morphology and circulatory hemodynamics. We present a prospective case series of patients after creation of an AVF, explore the timeline for changes in their cardiac morphology, and detail considerations for clinicians. METHODS: Patients were recruited in 2010 at multiple centers immediately prior to the creation of an upper-arm AVF and the initiation of hemodialysis. Cardiovascular magnetic resonance images were taken at intake before the creation of the AVF, 6-month follow-up, and 12-month follow-up. Image segmentation was used to measure left ventricular volume and mass, left atrial volume, and ejection fraction. RESULTS: Eight patients met eligibility criteria. All eight patients had a net increase in left ventricular mass over enrollment, with a mean increase of 9.16 g (+2.96 to +42.66 g). Five participants had a net decrease in ejection fraction, with a mean change in ejection fraction of -5.4% (-21% to +5%). Upon visual inspection the patients with the largest ejection fraction decrease had noticeably hypertrophic and dilated ventricles. Left atrial volume change was varied, decreasing in five participants, while increasing in three participants. Changes in morphology were present at 6-month follow-up, even in patients who did not maintain AVF patency for the entirety of the 6-month period. CONCLUSION: All patients included in this prospective case series had increases in left ventricular mass, with variability in the effects on the ejection fraction and left atrial volume. As left ventricular mass is an independent predictor of morbidity and mortality, further research to determine appropriate vascular access management in both end-stage kidney disease and kidney transplant populations is warranted.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».