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Enregistrement W4292764251 · doi:10.1097/as9.0000000000000199

Radiocephalic Arteriovenous Fistula Patency and Use

2022· article· en· W4292764251 sur OpenAlexaff
Patrick Heindel, Peng Yu, Jessica D. Feliz, Dirk M. Hentschel, Steven K. Burke, Mohammed Al‐Omran, Deepak L. Bhatt, Michael Belkin, C. Keith Ozaki, Mohamad A. Hussain

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineHazard ratioConfidence intervalProportional hazards modelArteriovenous fistulaHemodialysisDialysisSurgeryCumulative incidenceInternal medicineTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We sought to confirm and extend the understanding of clinical outcomes following creation of a common distal autogenous access, the radiocephalic arteriovenous fistula (RCAVF). Background: Interdisciplinary guidelines recommend distal autogenous arteriovenous fistulae as the preferred hemodialysis (HD) access, yet uncertainty about durability and function present barriers to adoption. Methods: Pooled data from the 2014-2019 multicenter randomized-controlled PATENCY-1 and PATENCY-2 trials were analyzed. New RC-AVFs were created in 914 patients, and outcomes were tracked prospectively for 3-years. Cox proportional hazards and Fine-Gray regression models were constructed to explore patient, anatomic, and procedural associations with access patency and use. Results: Mean (SD) age was 57 (13) years; 45% were on dialysis at baseline. Kaplan-Meier estimates of 3-year primary, primary-assisted, and secondary patency were 27.6%, 56.4%, and 66.6%, respectively. Cause-specific 1-year cumulative incidence estimates of unassisted and overall RC-AVF use were 46.8% and 66.9%, respectively. Patients with larger baseline cephalic vein diameters had improved primary (per mm, hazard ratio [HR] 0.89, 95% confidence intervals 0.81-0.99), primary-assisted (HR 0.75, 0.64-0.87), and secondary (HR 0.67, 0.57-0.80) patency; and higher rates of unassisted (subdistribution hazard ratio 1.21, 95% confidence intervals 1.02-1.44) and overall RCAVF use (subdistribution hazard ratio 1.26, 1.11-1.45). Similarly, patients not requiring HD at the time of RCAVF creation had better primary, primary-assisted, and secondary patency. Successful RCAVF use occurred at increased rates when accesses were created using regional anesthesia and at higher volume centers. Conclusions: These insights can inform patient counseling and guide shared decision-making regarding HD access options when developing an individualized end-stage kidney disease life-plan.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,306
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,115 · 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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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