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Enregistrement W4397025057 · doi:10.1681/asn.20203110s150a

Variation in Peritoneal Dialysis-Related Peritonitis Outcomes and Treatment Practices: Results from the Peritoneal Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study

2020· article· en· W4397025057 sur OpenAlexaffabout
Muthana Al Sahlawi, Keith McCullough, Ronald L. Pisoni, Douglas S. Fuller, Junhui Zhao, Neil Boudville, Yasuhiko Ito, Talerngsak Kanjanabuch, Sharon J. Nessim, Isaac Teitelbaum, David W. Johnson, Graham Woodrow, Jeffrey Perl

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeritoneal dialysisPeritonitisMedicineIntensive care medicineDialysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Peritoneal dialysis (PD)-associated peritonitis is a leading cause of technique failure and transition to hemodialysis. In the Optimizing Peritonitis Prevention in The United States (OPPUS) study, we explored the impact of various patient, facility and treatment factors on the likelihood of cure following a peritonitis episode. Methods: Using Peritoneal Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study phase 1 (2014-2017) data from Australia and New Zealand, Canada, Japan, Thailand, the UK, and the US, cure was defined as the absence of a peritonitis relapse or recurrence, PD catheter removal, transition to hemodialysis or death during the 50 days following a peritonitis episode. Multivariable logistic regression was used to test associations between cure and patient, facility, and treatment characteristics. Results: We identified 1677 peritonitis episodes in 1190 patients across 126 facilities. Overall, 63% of episodes resulted in a cure. Cure was associated with APD (OR v. CAPD=1.35, 95% CI 1.02-1.80), higher serum albumin (OR=1.04 per 0.1 g/dL, 95% CI=1.01, 1.06), facility icodextrin use (OR=1.06 per 10% greater icodextrin use, 95% CI = 1.01-1.12), and aminoglycoside use for Gram-negative peritonitis (OR v. ceftazidime=3.10, 95% CI=1.02, 9.36). Prior peritonitis (OR v. no prior peritonitis episodes during follow-up=0.84, 95% CI=0.74, 0.97) and concomitant exit-site infection (OR= 0.42, 95% CI=0.28, 0.63) were associated with lower cure odds. Higher odds of peritonitis relapse were seen among patients with greater residual urine volume (OR= 1.14 per 200 ml, 95% CI=1.07, 1.22). Conclusions: Different characteristics and management practices can impact the likelihood of cure following a peritonitis episode. Our findings can inform future guidelines in addressing the effect of different modifiable patient, facility, and treatment factors on reducing morbidity associated with PD peritonitis. Funding: Other NIH Support - Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ)

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)0,010
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,287 · 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'admission2
Résumé présentoui

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