Predictive factors for arteriovenous fistula maturation: A prospective study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Arteriovenous fistula (AVF) maturation failure remains common despite preoperative ultrasound mapping. Identifying predictive biomarkers can help anticipate primary failure and reducing invasive procedures. Our study aimed to identify clinical and analytical risk factors for primary AVF failure or delay. METHODS: A prospective study (October 2022-March 2023) included adult patients scheduled for AVF creation. In all patients, a preoperative ultrasound mapping was conducted and AVF maturation assessed at least 6 weeks post-surgery. Clinical, analytical, and demographic data were collected. FINDINGS: Eighty patients were included, 62.5% male, and mean age 66.3 years. For distal anastomosis, preoperative vein (3.8 ± 1.2 vs. 2.8 ± 0.6 mm; p 0.002) and supply artery (2.5 ± 0.4 vs. 2.0 ± 0.3 mm; p 0.001) diameters were significant factors impacting primary failure. Also, for proximal anastomosis, the artery diameter (2.4 ± 0.4 vs. 2.0 ± 0.4 mm; p 0.01) had an impact on AVF maturation. ROC curves established for distal AVF a vein diameter cutoff of 3.25 mm (AUC 77.2%) and artery cut-off of 2.35 mm (AUC 74.6%) and for proximal AVF an artery cutoff of 2.25 mm (AUC 76.5%). Distal AVF creation correlated with higher primary failure risk (p < 0.001). No correlation was found between the primary failure rate and the presence of central venous catheter or serum results. In a sub analysis, we found that patients with central venous catheter had higher levels of inflammatory markers. DISCUSSION: Our study highlights the importance of preoperative evaluation, ultrasound mapping, and careful AVF site selection. Recognizing vein and artery diameter thresholds for optimal outcomes is crucial. Avoiding central venous catheters in suitable patients can positively impact AVF results.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».