MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396996782 · doi:10.1681/asn.20203110s1407b

Code Status Variability in a Regional Hemodialysis Program

2020· article· en· W4396996782 sur OpenAlexaff
Danielle Moorman, Samuel A. Silver, Hasitha Welihinda, Eduard A. Iliescu

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMachine Learning in Healthcare
Établissements canadiensKingston Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemodialysisCode (set theory)MedicineIntensive care medicineInternal medicineComputer scienceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with end stage kidney disease (ESKD) treated with hemodialysis (HD) have poor life expectancy and may not benefit from aggressive measures at the end of life. Previous studies suggest variability in Do Not Resuscitate (DNR) orders in patients treatd with HD but they are limited by missing code statuses and inability to adjust for demographics. In our regional HD program, with complete code status ascertainment that is updated annually, our objective was to examine DNR variability while accounting for demographic factors. Methods: We conducted a cross-sectional study of DNR prevalence in October 2019 in patients treated with in-centre HD in a regional program, which consists of a main centre and six smaller centers. Patients are transferred to smaller centres based on location. Each centre has an attending nephrologist who reviews code status yearly with every patient. Unadjusted DNR prevalance are compared using the Chi-square test and multiple logistic regression is used to control for covariates (age, sex, race, dialysis vintage, HD unit). Results: We included 374 patients, 193 (52%) from the main centre and 181 (48%) from its satelite units. Mean age of patients is 67.2±14.3 years, 52% male, 87% Caucasian, and dialysis vintage 5.2±5.5 years. Code status was full code in 78% and DNR in 22% with significant variation across sites (range of 9% to 44%, p = 0.02) (Figure 1). Variation remained significant (p = 0.03) after controlling for covariates.Figure 1:: Unadjusted DNR prevalence in hemodialysis units across a regional dialysis program.Conclusions: Variability in code status at different HD centres in our regional program persisted despite accounting for differences in patient age, sex, race, and HD vintage. This finding suggests factors related to the HD centre may affect code status decisions, such as local culture, question phrasing, and views of the treating nephrologist. Future studies are planned to determine if a standardized approach to discussing code status would normalize rates.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Society of NephrologyMême sujetMachine Learning in HealthcareTravaux en français237 207