Return to Peritoneal Dialysis after a Hemodialysis Transfer: A Multistate Analysis of the Canadian Organ Replacement Register
Notice bibliographique
Résumé
Background: Transfers to hemodialysis (HD) are challenging for patients on peritoneal dialysis (PD). Clinical outcomes after these transfers are poorly known. Methods: We analyzed patients from the Canadian Organ Replacement Registry (CORR) who received at least 30 days of PD between 2005 and 2019. All transfers from PD to facility HD were identified, regardless of their duration. Patients were followed until December 2019 for outcomes (death, kidney transplant, transfer to home HD, return to PD) and were censored if a second PD-to-HD transfer occurred. We used a multi-state modelization approach, treating different outcomes as states between which patients can sequentially transition. Results: From 18,956 patients entering PD, 9,746 (51%) patients experienced a total of 18,683 PD-to-HD transfers (mean 1.92 transfers/patient, range 1 to 27) after a median vintage of 1.8 years. Populational trajectories after these transfers are displayed in Figure 1a. A majority of patients (66%) resumed PD in the following year; this odd was highest during the first months and sharply fell afterwards (Figure 1b). Mortality rates were also high following a PD-to-HD transfer, but resuming PD remained more likely than death up to nine months after the transfer (Figure 1c). Five years after a transfer, 50% of patients had died, 6% of patients had transferred to home HD and 34% had received a transplant. Conclusion: Transfers to HD are common among patients receiving PD in Canada, and, despite a heighten post-transfer mortality risk, a majority of patients can resume PD. These findings identify the post-transfer window as a key period to enhanced clinical care (e.g. using a nurse navigator) in order to improve patients’ outcomes. Funding: Government Support – Non-U.S.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».