Anemia Treatment Among Prevalent Hemodialysis and Peritoneal Dialysis Patients in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aims to assess anemia treatment in chronic kidney disease (CKD) patients (pts) undergoing dialysis to understand the evolving landscape of CKD anemia management. Methods: Using USRDS data, we conducted an observational, descriptive cohort study of adults (≥18 years) receiving dialysis on Jan 1, 2018 (index) and with 6 months of Medicare fee-for-service coverage pre-index. Pts with prior kidney transplant, cancer, and hospitalization for heart failure, myocardial infarction, or stroke in the previous month were excluded. Follow-up was from index until death, loss of Medicare coverage, kidney transplantation, or Dec 31, 2019. Use of erythropoiesis-stimulating agents (ESA), IV iron, and blood transfusions were assessed during follow-up. ESA, iron use, and transfusions were identified by a combination of HCPCS codes, ICD-10-PCS procedure codes, and/or revenue center codes. ESA use was calculated as days covered/week (total days covered by ESA divided by follow-up time in weeks; 3 epoetin alfa administrations covered 7 days; 1 darbepoetin for 14 days), IV iron calculated as number of administrations per week, and transfusions as number per 100 person-years. Overall rates were calculated as weighted mean of pt-level rates using follow-up as weight. Results: Overall, 209,408 pts were on HD and 20,647 on PD; median follow-up was 24.0 months (HD, IQR: 14.6-24.0; PD, 13.0-24.0), PD pts were younger (median age 62.2 vs 64.7 yrs). More PD pts were White (53.5 vs 39.1%), higher income (34.0 vs 48.7% with Medicare/Medicaid dual enrollment), and with glomerulonephritis as the cause of end-stage kidney disease (15.2 vs 8.5%). PD pts had fewer comorbidities and shorter dialysis duration (median 2.7 vs 3.9 yrs). During follow-up (Table), PD pts had lower ESA and IV iron use (1.24 vs 2.64 days of ESA coverage/week; 0.15 vs 0.48 iron administrations/week) and a higher transfusion rate (38.3 vs 32.4 /100 person-years). Conclusions: In this descriptive study, PD pts had lower ESA and iron use and a higher transfusion rate than HD pts during follow-up. Anemia management may need improvement among PD patients. Funding: Commercial Support - Funded by GSK (Study 217316)Table.: Anemia treatment in prevalent dialysis patients, by modality
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».