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Enregistrement W4403292978 · doi:10.34067/kid.0000000596

Impact of the Preservation of Residual Kidney Function on Hemodialysis Survival

2024· article· en· W4403292978 sur OpenAlexaff
John Belcher, David Coyle, Elizabeth Lindley, David Keane, Fergus Caskey, Indranil Dasgupta, Andrew Davenport, Ken Farrington, Sandip Mitra, Paula Ormandy, Martin Wilkie, Jamie Macdonald, Ivonne Solis‐Trapala, Julius Sim, Simon Davies

Notice bibliographique

RevueKidney360 · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesHealth Technology Assessment ProgrammeKeele UniversityScience Foundation IrelandSheffield Teaching Hospitals NHS Foundation TrustUniversity of NottinghamUniversity of OxfordNorth Bristol NHS TrustKing's College LondonImperial College LondonImperial College Healthcare NHS TrustNational Institute for Health and Care ResearchBarts Health NHS TrustRoyal Free London NHS Foundation TrustNHS Greater Glasgow and ClydeNottingham University Hospitals NHS TrustUniversity Hospitals of Leicester NHS TrustUniversity Hospitals Birmingham NHS Foundation TrustKing's College Hospital NHS Foundation Trust
Mots-clésDialysisResidualMedicineRenal functionHemodialysisIntensive care medicineInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key Points Residual kidney function during the first 2 years of hemodialysis treatment is associated with a long-term (>4 years) survival advantage. Incorporating bioimpedance measurements to inform the setting of the postdialysis target weight does not affect patient survival. Background Preservation of residual kidney function (RKF) in dialysis patients has been associated with improved survival. RKF in the BISTRO trial was relatively well preserved, and in this study, we describe its association with survival during the trial and extended follow-up. Methods RKF, measured as the average urea and creatinine clearance (GFR) or 24-hour urine volume, was assessed at baseline; 1, 2, and 3 months; and every three months for up to 2 years in incident hemodialysis patients. Time to event survival data or competing events (transplantation, modality change) was obtained for 50 months after enrollment via data linkage with the UK Renal Registry. Cox proportional hazards regression survival models, including those incorporating change in GFR from baseline as a time-varying variable and joint regression models for longitudinal and survival data (longitudinal models for GFR or urine volume), were used to explore the relationship of RKF preservation with survival. Analyses were adjusted for age, sex, comorbidity, and ethnicity. Results A total of 2919 measures of RKF were made in 387 patients from 32 UK dialysis units. Higher age and comorbidity score were associated with increased mortality in all models. Baseline GFR reduced the risk of death (hazard ratio [HR], 0.918; 95% confidence interval [CI], 0.844 to 0.999) per ml/min per 1.73 m 2 . A greater fall in GFR and urine volume from baseline was associated with a nonsignificant increased risk of death, as visualized on spline plots. In the joint survival models, higher GFR (adjusted HR, 0.88; 95% CI, 0.80 to 0.97) or urine volume (adjusted HR, 0.75, 95% CI, 0.57 to 0.95/L) at any time point was associated with better survival. Conclusions Lower RKF during the first 2 years of hemodialysis is associated with an increased death risk for up to 50 months after dialysis initiation. This adds to a growing body of evidence that interventions to preserve RKF should be developed and tested in clinical trials.

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)0,010
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,273 · 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'admission1
Résumé présentoui

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