Predictors of Urgent Dialysis and Hospitalization Following Ambulance Transport to the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dialysis patients may require timely, monitored dialysis (urgent dialysis) or hospitalization after ambulance transport to the emergency department (ambulance-ED). We developed and internally validated risk prediction models for urgent dialysis and hospitalization for ambulance-ED in a cohort of chronic dialysis patients. Methods: We included all ambulance-ED transports for hemodialysis patients affiliated with a large regional program from 2014-2018. “Urgent dialysis” was defined as dialysis within 24 hours of ED arrival in a monitored setting or with the first ED patient blood potassium level >6.5mmol/L. Predictors included categorized vital signs prior to ambulance transport (taken by paramedics) and time from last dialysis. Logistic regression models were used to predict urgent dialysis and hospitalization and internally validated using bootstrapping. Model discrimination was evaluated using the C-statistic and calibration using the Hosmer-Lemeshow test. Results: A total of 271 dialysis patients experienced 878 ambulance-ED transports. 63 transports (7.2%) required urgent dialysis and 299 (34.0%) resulted in hospitalization. Hypoxemia (odds ratio; OR: 4.04, 95% CI: 1.75-9.33) and a time from last dialysis of 24-48 hours (OR: 3.43, 95% CI: 1.05-11.9) and >48 hours (OR: 9.22, 95% CI: 3.37-25.23) were associated with urgent dialysis. A risk prediction model for urgent dialysis had good discrimination (C-statistic: 0.83) and calibration (Hosmer-Lemeshow: 0.89). The prediction model for hospitalization had no individually significant predictors of hospitalization and moderate discrimination (C-statistic: 0.67) but good calibration (Hosmer-Lemeshow: 0.74). Conclusions: This study highlights the possibility of predicting certain shortterm outcomes in dialysis patients using information available to paramedics during ambulance-ED transport.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».