Establishing a Core Outcome Measure for Peritoneal Dialysis-related Peritonitis: A Standardized Outcomes in Nephrology—Peritoneal Dialysis Consensus Workshop Report
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Peritoneal dialysis (PD)-related peritonitis is one of the leading causes of discontinuation of PD and is considered a critically important outcome for patients on PD. However, there is no universally accepted method of measuring this outcome in clinical trials. Methods: We convened an online consensus workshop to establish a core outcome measure for PD-related peritonitis in clinical trials. Results: A total of 53 participants, including 18 patients and caregivers, from 12 countries engaged in breakout discussions in this workshop. Transcripts were analyzed thematically. We identified the following 3 themes: (i) feasibility and applicability across diverse settings, which reflected the difficulty with implementing laboratory-based measures in resource-limited environments; (ii) ensuring validity, which included minimizing false positives and considering the specificity of symptoms; and (iii) being meaningful and tangible to patients, which meant that the measure should be easy to interpret, reflect the impact that symptoms have on patients, and promote transparency by standardizing the reporting of peritonitis among dialysis units. Conclusion: A core outcome measure for PD-related peritonitis should include both symptom-based and laboratory-based criteria. Thus, the International Society for Peritoneal Dialysis (ISPD) definition of peritonitis is acceptable. However, there should be consideration of reporting suspected peritonitis in cases where laboratory confirmation is not possible. The measure should include all infections from the time of catheter insertion and capture both the rate of infection and the number of patients who remain peritonitis free. A core outcome measure with these features would increase the impact of clinical trials on the care and decision-making of patients receiving PD.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».