FACTORS ASSOCIATED WITH DIALYSIS WITHDRAWAL IN DIALYSIS PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Research on the factors associated with dialysis withdrawal in dialysis patients has been limited. Authors have used different definitions for dialysis withdrawal, resulting in inconsistent findings. The objective of this study was to determine the factors associated with dialysis withdrawal in dialysis patients. Methods: This retrospective study extracted patient information from the electronic renal patient management systems at the Grand River Hospital. A total of 723 patients who initiated renal dialysis therapy (> 30 days of duration) in the renal dialysis program at Grand River Hospital (GRH), Ontario, during the period from 1st January 2012 to 30th September 2017 were consecutively included in the study. Logistic regression was used to determine the factors: age, sex, modality, comorbidities, the cause of primary renal disease, dialysis modality, and duration of dialysis-associated with dialysis withdrawal. Dialysis withdrawal was defined as “patient declined further treatment or voluntary withdrawal from the dialysis program”. Results: The mean age of the sample was 64.86 ± 14.89 years, and 62.8% (n = 454) were males. The prevalence of dialysis withdrawal was 9.41% (n = 68). The logistic regression model showed that factors associated with dialysis withdrawal were as follows: cardiac disease [Adjusted Odds Ratio (AOR)= 1.921; 95% CI= 1.126–3.278], hypertension [AOR = 5.711; 95% CI = 1.322- 24.676], dementia [AOR = 3.042; 95% CI = 1.325–6.983], age [AOR = 1.035; 95% CI = 1.012– 1.058] and duration of dialysis [AOR = 0.999; 95% CI = 0.999–1.00]. Conclusion: In this study we show that age, cardiac disease, hypertension, and dementia are significant predictors related to dialysis withdrawal. The findings might help in identifying patients who are more likely to withdraw from dialysis at the start of dialysis. Future researchers and nephrologists should design and conduct intervention studies focusing on strategies controlling the severity of comorbidities (cardiac disease and hypertension), regular assessment and monitoring of the progression of dementia, and other dialysis program changes to help patients make more informed decisions regarding dialysis withdrawal.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».