Exploring Peritoneal Dialysis Exits from a Canadian Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Background: Growth in a peritoneal dialysis (PD) program is challenging to achieve. In order to increase the number of people receiving PD, the total number of people exiting should be less than the number of new starts. We sought to better understand the PD exits in our program in order to develop interventions to reduce the attrition from PD. Methods: A 14 month retrospective review of the Alberta Kidney Care (AKC) PD program (comprised of a northern (AKCN, 317 pts) and a southern (AKCS, 298 pts) program with a focus on the reasons why people exited PD from November 1, 2022 until Dec 31, 2023. Differences between programs and between sexes were explored using descriptive statistics and Chi Square where appropriate. The primary outcome was the reason for exit from PD. Results: During the study period 615 people received PD; 230 patients exited PD during this time frame. There were no differences in demographics between the 2 programs with the overall mean age of 61 ±16.3 years, comorbidities of DM 43% (123), CVD 91% (210) and heart failure 27% (63) and mean time on PD of 2.2 ± 1.9 years. Overall, 37% (230/615) exited PD, 45% (103) transferred to facility-based hemodialysis (HD), 21.3% (49) were transplanted, 19.1% (44) died and 11% (26) withdrew from dialysis. Patients who transferred to HD received PD for a similar amount of time (2.13 ±2.00) as compared to those who were transplanted (2.01± 1.92) or died (2.53 ± 1.88 years). The main reasons for transfer to HD included medical 43% (44), peritonitis 32% (33), and hernia/leaks 24% (24). Despite similar PD peritonitis rates, AKCN had more exit site (8.6% vs 1%) and tunnel (17.1% vs 3%) infections than AKCS. Catheter complications occurred more frequently in AKCS with more leaks (21% vs 8.6%) and catheter associated pain (10% vs 2.9%) in AKCS vs AKCN respectively. Conclusion: There was a high turnover of people on PD with the majority transferring to HD for reasons of PD related infections and medical etiology. Strategies to reduce PD related infections will be helpful to reduce PD losses in our program. Further research into the differences in catheter complications and PD infections between the two programs is needed.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».