A different PET test: The relationship between pet ownership and peritonitis risk in the Peritoneal Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (PDOPPS)
Notice bibliographique
Résumé
Pet ownership is common around the world, with pet ownership increasing in many countries. Current guidelines are not supportive of pet ownership for peritoneal dialysis (PD) patients. We examined the association between ownership of cats and dogs and the incidence of peritonitis among PD patients participating in the prospective, observational Peritoneal Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study. A total of 3655 PD patients from eight different countries was included, with a median follow-up of 14 months and a total exposure time of 55,475 patient-months. There were 1347 peritonitis episodes with an overall peritonitis rate of 0.29 episodes per patient year. There was no significant increased risk of peritonitis with any type of pet ownership, adjusted hazard ratio (HR) of 1.09 (95% confidence interval (95% CI): 0.96-1.25). However, patients who owned both cats and dogs had an increased risk of peritonitis compared to patients without pets, HR = 1.45 (95% CI: 1.14-1.86). These results suggest that there is no increased risk of peritonitis with pet ownership except for those with both cats and dogs. This information should not prevent PD patients from owning pets but may be helpful for PD patients and their care team to direct training to minimise the risk of peritonitis.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».