MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396989374 · doi:10.1681/asn.20223311s1274c

Prediction Model for 6-Month Mortality in Incident Older Hemodialysis Patients: Data From the Korean Society of Geriatric Nephrology

2022· article· en· W4396989374 sur OpenAlexaboutno aff
Woo Yeong Park, Jang‐Hee Cho, Byung Chul Yu, Miyeun Han, Sang Heon Song, Gang-Jee Ko, Jae Won Yang, Sung Jin Chung, Yu Ah Hong, Young Youl Hyun, Eunjin Bae, In O Sun, Hyunsuk Kim, Won Min Hwang, Sung Joon Shin, Soon Hyo Kwon, Kyung Don Yoo

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiverse Approaches in Healthcare and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNephrologyHemodialysisMedicineInternal medicineIntensive care medicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Early mortality following hemodialysis initiation is a barrier to improving patient survival. We aimed to develop a clinical risk model to predict the early mortality of older hemodialysis patients. Methods: Hemodialysis patients aged >70 years were recruited from a retrospective cohort from the Korean Society of Geriatric Nephrology (KSGN). A prognostic score for 6-month mortality risk after dialysis initiation was developed, named the KSGN score. Multivariate Cox regression analysis was used to select risk factors from 20 clinical variables. β-coefficients were converted to natural logarithms for the final risk score model. Results: Among the 1,967 incident hemodialysis patients, the crude 6-month mortality rate was 15.7% (n=309). In the multivariate Cox analysis, independent risk factors for 6-month mortality and each score were as follows: the body mass index (<18.5 kg/m2 (0), 18.5≤, <23 kg/m2 (0)), age at dialysis initiation (<80 years (0), ≥85 years (1)), status of malignancy (curative state (0), palliative treatment (1)), hypertension (0), nursing hospital care at dialysis initiation (0), vascular access at dialysis initiation (arteriovenous graft (-1)), vascular access on maintenance dialysis (arteriovenous fistula (-1), arteriovenous graft (-1)), and serum albumin (0)). According to the KSGN score, mortality rate was 4.8%, 8.6%, 32.0%, 60.3%, and 66.7% for -2, -1, 0, 1, and 2 points, respectively. The area under the curve of the KSGN score was significantly higher than that of either the Alberta or United States Renal Data System scores. Conclusions: The KSGN score is a simple tool to predict early mortality after dialysis initiation in older patients with end-stage kidney disease and may be useful to support decision-making and management in older adults starting dialysis.Comparison of ROC curve between the prognostic models

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Society of NephrologyMême sujetDiverse Approaches in Healthcare and Education StudiesTravaux en français237 207