Kidney Failure Risk Equation in vascular access planning: a population-based study supporting value in decision making
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Kidney Failure Risk Equation (KFRE) can play a better role in vascular access (VA) planning in patients with chronic kidney disease (CKD) requiring hemodialysis (HD). We described the VA creation and utilization pattern under existing estimated glomerular filtration rate (eGFR)-based referral, and investigated the utility of KFRE score as an adjunct variable in VA planning. Methods: who chose HD as dialysis modality from January 2010 to August 2020 were included from a population-based database in British Columbia, Canada. Modality selection date was the index date. Exposures were categorized as (i) current eGFR-based referral, (ii) eGFR-based referral plus KRFE 2-year risk score on index date (KFRE-2) >40% and (iii) eGFR-based referral plus KFRE-2 ≤40%. We estimated the proportion of patients who started HD on arteriovenous fistula/graft (AVF/G) within 2 years, indicating timely pre-emptive creation, and the proportion of patients in whom AVF/G was created but did not start HD within 2 years, indicating too-early creation. Results: -value <.001). Conclusions: KFRE in addition to existing eGFR-based referral for VA creation has the potential to improve VA resource utilization by ensuring more patients start HD on AVF/G and may minimize too-early/unnecessary creation. Prospective research is necessary to validate these findings.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».