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Enregistrement W4404963658 · doi:10.1038/s41598-024-81934-6

Effects of initial peritoneal dialysis prescription on clinical outcomes in Japanese peritoneal dialysis patients: a cohort study

2024· article· en· W4404963658 sur OpenAlexaff
Tsutomu Sakurada, Junhui Zhao, Charlotte Tu, Brian Bieber, Melissa S Cheetham, Ronald L. Pisoni, Jeffrey Perl, Ken Tsuchiya, Hideki Kawanishi, Jun Minakuchi

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeritoneal dialysisMedical prescriptionInternal medicineCohortDialysisPeritonitisProportional hazards modelDiabetes mellitusMortality rateCohort studyIntensive care medicinePharmacologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effects of the initial peritoneal dialysis (PD) prescription on clinical outcomes are unknown in Japan. We conducted a cohort study using data from Peritoneal Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study. The patients were divided into two groups by the volume of the initial PD prescription (≤ 4 L/day or > 4 L/day). Cause-specific Cox proportional hazards survival models were used to model the association between different PD prescriptions and the clinical outcomes. The outcomes included transfer to HD, mortality, the composite of mortality and transfer to HD, peritonitis, hospitalization, and the patient-reported outcomes (PROs). Of the 342 patients, 98 were prescribed ≤ 4 L/day, and 244 were prescribed > 4 L/day. Patients prescribed ≤ 4 L/day were older with a lower percentage being male, had more cardiovascular and cerebrovascular disease but lower diabetes prevalence, were more likely to be receiving CAPD, used more assisted PD, and had lower BMI and mean serum creatinine levels. There were no significant differences between groups in terms of transfer to HD, mortality, transfer to HD or mortality, hospitalization, incidence of peritonitis, and PROs. Patients with initial PD prescriptions of ≤ 4 L/day compared to > 4 L/day had similar clinical outcomes. This practice may provide health economic benefits in Japan.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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