Factors Affecting the Decision to Initiate Dialysis: A National Survey of United States Nephrologists
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The percentage of patients initiating dialysis at an estimated glomerular filtration rate (eGFR) ≤9 mL/min/1.73 m2 decreased between 2000 and 2018 in the USA. Clinical practice guidelines recommend basing the decision to initiate dialysis primarily on uremic signs and symptoms rather than on a particular level of kidney function. However, what signs and symptoms currently practicing nephrologists consider "uremic," how they weigh eGFR and other factors in the decision to initiate dialysis have not been reported. METHODS: The study was an online survey of 255 US nephrologists, conducted between August and October 2021. RESULTS: Nearly half of respondents (49.8%) had an absolute lower eGFR (8.4 [95% CI: 7.6, 9.2] mL/min/1.73 m2) at which they would initiate dialysis in an asymptomatic patient. The top 5 symptoms that would trigger a recommendation to initiate dialysis were loss of appetite/nausea/vomiting (17%), low eGFR (10%), shortness of breath (10%), declining physical ability/function (9%), and generalized weakness (9%). Poor nutritional status and physical function decline were considered very important in the decision to initiate dialysis by 64% and 55% of respondents, respectively. Nephrologists surveyed significantly shortened the time to dialysis initiation in response to declining physical function in an otherwise asymptomatic (hypothetical) patient. CONCLUSIONS: Nearly half of nephrologists sometimes based their decision to initiate dialysis on eGFR alone. The eGFR threshold at which they did so was lower than has been examined in randomized controlled trials of dialysis initiation. Initiatives designed to safely delay dialysis through aggressive medical management could focus on modifiable factors that are the most important drivers of the decision to initiate dialysis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».