Profiles of Home Medication Use in Patients on Dialysis Globally
Notice bibliographique
Résumé
Background: Global patterns of medication use in dialysis are undefined. This project aims to provide a real-world view of home medication use in dialysis using a global dialysis dataset from 40 countries called Apollo Dial DB. The most common prescribed medications administered at home by patients were compared by modality. Methods: Apollo Dial DB includes adult dialysis patient data from a global kidney network during Jan 2018-Mar 2021 (Fresenius Medical Care, Bad Homburg, DE). Data anonymization was performed in alignment with recommendations from a re-identification risk determination (Privacy Analytics, Ontario, CA). Home medications were analyzed based on top (most common) five pharmacological classes defined by first 4-digits of ATC code; classes were stratified by modality. Results: In Apollo Dial DB 109,888 in-center hemodialysis (HD) patients had 1,459,954 ATC code medication entries (13.3 drugs/patient), 6,466 peritoneal dialysis (PD) patients had 35,873 ATC codes (5.5 drugs/patient), and 1,899 home HD patients 10,228 ATC codes (5.4 drugs/patient). Top pharmacological classes included phosphate binders and antihypertensives for all modalities, yet differences existed by modality (Figure 1). Conclusion: Home medication use appears 2-fold higher for in-center HD versus PD and home HD. Most common medications included calcium phosphate binders, 50% of in-center, 57% of home HD, and 33% of PD patients. Beta-blockers were commonly used for hypertension management in HD (48% in-center, 37% home patients), while calcium channel blockers were most used in PD (33%). Antithrombotics were more prevalent in HD (48% in-center, 54% home patients) and gastroesophageal medications in home HD patients (33%). Antiemetics and diuretics were more prevalent in PD patients (42% and 33%). Insights provide benchmarks for the community. Further research is needed accounting for duration of use and considering real-world application of various drugs (e.g., GLP1 drugs, HIF-PH inhibitors).
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».