Prediction Model for 6-Month Mortality in Incident Older Hemodialysis Patients: Data From the Korean Society of Geriatric Nephrology
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».