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Enregistrement W4401029682 · doi:10.1053/j.ajkd.2024.05.013

Burden of CKD-Associated Pruritus and Adverse Clinical Outcomes in Patients Receiving Dialysis: The Stockholm Creatinine Measurements (SCREAM) Project

2024· article· en· W4401029682 sur OpenAlexafffund
Anne‐Laure Faucon, Catherine M. Clase, Helena Rydell, Milica Uhde, Peter Bárány, Marie Evans, Juan Jesús Carrero

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Kidney Diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesVifor PharmaVetenskapsrådetKarolinska InstitutetHjärt-LungfondenMcMaster University
Mots-clésMedicineDialysisAdverse effectCreatinineIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE & OBJECTIVE: Pruritus is a common but not well-characterized complaint of patients receiving maintenance dialysis. This study sought to quantify the burden of pruritus and its associated adverse health outcomes in this population. STUDY DESIGN: Observational study. SETTING & PARTICIPANTS: All patients receiving maintenance dialysis in Stockholm, Sweden, during 2005-2021. EXPOSURE: Clinically recognized pruritus defined using International Classification of Diseases, Tenth Revision codes or a prescription for antipruritus treatments (including UV therapy). OUTCOMES: All-cause mortality, severe infection-related hospitalizations (composite of endocarditis, peritoneal dialysis-related peritonitis, hemodialysis/peritoneal dialysis-related catheter infection, sepsis due to Staphylococcus spp., or skin infection) and incident diagnoses of anxiety/depression and sleep disorders. ANALYTICAL APPROACH: Multivariable logistic regression and cause-specific hazards models to analyze factors associated with prevalent and new-onset pruritus, respectively. Multivariable cause-specific hazards models with time-varying exposure were used to explore the association of prevalent and new-onset pruritus with adverse health outcomes. RESULTS: Among 3,281 dialysis recipients (median age, 64 years; 66% men; 69% receiving hemodialysis, 77% with incident dialysis), 456 (14%) had pruritus at enrollment. During a median follow-up of 3.3 (IQR, 1.3-9.2) years, 539 (19%) additional patients experienced pruritus. Older age, female sex, a lower serum albumin level, and higher C-reactive protein, serum calcium, and phosphorus levels were independently associated with pruritus. Compared with patients without pruritus, patients with pruritus were at a higher risk of sleep disorders (adjusted HR, 1.96; 95% CI, 1.60-2.39), developing anxiety/depression (adjusted HR, 1.56; 95% CI, 1.23-1.98), and being hospitalized for severe infections (adjusted HR, 1.36; 95% CI, 1.18-1.57), the latter attributed to higher risk of sepsis and peritoneal dialysis-related peritonitis. There was no detectable association between the development of pruritus and all-cause mortality. LIMITATIONS: Potential misclassification bias if pruritus is not clinically recognized, lack of information on pruritus intensity/severity, use of diagnostic codes for exposure and outcome diagnoses. CONCLUSIONS: At least one third of patients experience pruritus during their first years undergoing dialysis, and pruritus was consistently associated with adverse health outcomes. PLAIN-LANGUAGE SUMMARY: Pruritus is a common but not well-characterized symptom of patients receiving dialysis. We analyzed data from 3,281 patients receiving maintenance hemodialysis or peritoneal dialysis in the region of Stockholm, Sweden. At baseline, 14% of patients had pruritus, and pruritus developed in an additional 19% of patients during their time receiving dialysis. We identified conditions associated with the development of pruritus (eg, older age, female sex, lower serum albumin level, and higher C-reactive protein, serum calcium, and phosphorus levels) and observed that the presence of pruritus was associated with higher risks of sleep disorders, developing anxiety and depression, and being hospitalized for severe infections. No association between pruritus and all-cause mortality was identified.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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