A Feasibility Study Investigating the Role of Kidney Failure Risk Equation in Optimizing the Timing of Vascular Access Creation
Notice bibliographique
Résumé
Background: KFRE 2-year risk threshold of >40% along with existing eGFR based referral for vascular access (VA) creation may improve VA resource utilization. We investigated if KFRE score can play a role in optimizing the timing of VA creation. Methods: We analyzed a cohort of 2,581 patients with CKD who had an eGFR of <20 ml/min/1.73m2 and chose hemodialysis (HD) as their preferred mode of dialysis. We created the cohort using data from PROMIS, a population-level registry database for patients with CKD in BC, Canada. Modality selection date was index date. In step 1, we explored the association between KRFE-2 threshold and timing of HD initiation among patients who reached kidney failure and initiated HD within 24 months from the index date in two ways: First, we categorized the patients based on time to HD initiation into 0-3, 3-6, 6-9, 9-12 and 12-24 months, and investigated the corresponding distribution of KFRE-2 scores at index. Second, we categorized the patients based on index KFRE-2 score into <40%, 40-<50%, 50-<60%, 60-<70%, 70-<80% and >80% and investigated the distribution of time to HD initiation. In step 2, we explored the positive predictive value (PPV) of initiating HD within 6 and 24 months using the aforementioned KFRE-2 thresholds among the entire cohort. Results: Study cohort included 2581 patients, median age 71 years, and 40% female. Of the 1,562 patients who initiated HD within 2 years, a total of 733 (47%) patients initiated HD within 6 months and the median index KFRE-2 was ≥69% (Table 1A). On the other hand, 207 (13%) patients had an index KFRE-2 of 60 - <70% and the median time to initiate HD was 6.4 months (Table 1B). PPV gradually increased with increasing KFRE-2 threshold for both HD initiation within 6 and 24 months (Fig 1). Conclusion: KFRE-2 score has the potential to guide the timing of VA creation. Future research using sophisticated methodology is required to identify an optimal KFRE-2 score for fistula/graft creation.
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 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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».