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Enregistrement W4392559409 · doi:10.1111/hdi.13145

The risk factors for arteriovenous fistula dysfunction in maintenance hemodialysis patients: A cross‐sectional study

2024· article· en· W4392559409 sur OpenAlexvenueno aff
Fan Zhang, Jie Yu, Guoli Li, Shuangshuang Fu, Hailang Xiao, Yiya Yang, Yumei Liang, Yinyin Chen, Xun Luo

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHemodialysisArteriovenous fistulaInternal medicinePopulationComplicationGastroenterologySurgeryCardiology

Résumé

Abstract Introduction Arteriovenous fistula (AVF) dysfunction is a prevalent complication among maintenance hemodialysis patients. However, the factors influencing AVF patency remain unclear. To address this, we conducted a study aimed at identifying factors contributing to AVF dysfunction in this patient population. Methods The study compared clinical data, vascular calcification score, and laboratory data focusing on blood cell composition and coagulation in 100 maintenance hemodialysis patients in whom an AVF had been inserted from January through September of 2022. The patients were divided into a group in which the AVF functioned without issues and a group in which the AVF was dysfunctional, defined as not able to provide a blood flow of greater than 200 mL/min. Findings Patients in the 2 groups (56 in the dysfunctional AVF group and 44 in the group with satisfactory AVF function) were similar demographically. Compared with the normally functioning AVF group, the AVF dysfunction group exhibited significantly higher Agatston calcium scores (20.5 [1.28, 298] median [ Q 1, Q 3] vs. 1.14 [0.00, 11.6]; p = 0.01), elevated triglyceride levels (1.1 [0.6, 1.2] mmol/L vs. 0.5 [0.3, 0.8]; p < 0.01), increased prothrombin activity (113 ± 22.1% vs. 99.4 ± 23.1; p < 0.01), lower prothrombin time (10.4 [9.8, 10.8] s vs. 11.0 [10.3, 11.5]; p < 0.01), higher red blood cell (RBC) counts (3.5 ± 0.7 · 10 12 /L vs. 3.0 ± 0.7; p < 0.01), and elevated hemoglobin levels (98.0 ± 21.8 g/L vs. 84.9 ± 24.2; p < 0.01). Higher C‐reactive protein (20.2 [3.3, 20.2] mg/L vs. 17.8 [6.2, 17.8]; p = 0.01) and procalcitonin levels (0.9 [0.4, 0.9] ng/mL vs. 0.5 [0.2, 0.7]; p < 0.01) were also noted. Logistic regression analysis indicated that platelet/lymphocyte ratio, monocyte/lymphocyte ratio, and RBC count were factors associated with AVF dysfunction. Increased monocyte/lymphocyte ratio and RBC count correlated with higher risk, while a higher platelet/lymphocyte ratio was associated with lower risk. Discussion Arteriovenous fistula dysfunction in maintenance hemodialysis patients is associated with higher proportions of specific hematological parameters, particularly elevated RBC count, and altered platelet/lymphocyte and monocyte/lymphocyte ratios.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : venue_new · poids de sondage : 2684.25 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Cross-sectional clinical study of risk factors for arteriovenous fistula dysfunction in hemodialysis patients.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

It studies clinical risk factors for arteriovenous-fistula dysfunction, not research practice.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Clinical risk factors for AVF dysfunction in dialysis; medical object.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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