Dialysis modality utilization patterns and mortality in older persons initiating dialysis in Australia and New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The benefits of dialysis in the older population remain highly debated, particularly for certain dialysis modalities. This study aimed to explore the dialysis modality utilization patterns between in-centre haemodialysis (ICHD), peritoneal dialysis (PD) and home haemodialysis (HHD) and their association with outcomes in older persons. METHODS: Older persons (≥75 years) initiating dialysis in Australia and New Zealand from 1999 to 2018 reported to the Australia and New Zealand Dialysis and Transplant (ANZDATA) registry were included. The main aim of the study was to characterize dialysis modality utilization patterns and describe individual characteristics of each pattern. Relationships between identified patterns and survival, causes of death and withdrawal were examined as secondary analyses, where the pattern was considered as the exposure. RESULTS: A total of 10 306 older persons initiated dialysis over the study period. Of these, 6776 (66%) and 1535 (15%) were exclusively treated by ICHD and PD, respectively, while 136 (1%) ever received HHD during their dialysis treatment course. The remainder received both ICHD and PD: 906 (9%) started dialysis on ICHD and 953 (9%) on PD. Different individual characteristics were seen across dialysis modality utilization patterns. Median survival time was 3.0 (95%CI 2.9-3.1) years. Differences in survival were seen across groups and varied depending on the time period following dialysis initiation. Dialysis withdrawal was an important cause of death and varied according to individual characteristics and utilization patterns. CONCLUSION: This study showed that dialysis modality utilization patterns in older persons are associated with mortality, independent of individual characteristics.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».