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Enregistrement W4408246348 · doi:10.1111/hdi.13227

Hemodialysis Nonattendance: Patient Characteristics and Outcomes in a Single Renal Center in North West England

2025· article· en· W4408246348 sur OpenAlexvenueno aff
Rajkumar Chinnadurai, Jessica Dean, Sharmilee Rengarajan, Julie Gorton, Ivona Baričević-Jones, Philip A. Kalra, Dimitrios Poulikakos

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesManchester Biomedical Research CentreNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineDialysisHemodialysisLogistic regressionTransplantationKidney transplantationSingle CenterCohortCohort studyInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Nonattendance for prescribed hemodialysis (HD) sessions is a form of nonadherence that compromises the delivery of life-sustaining HD therapy and is associated with severe morbidity and mortality. In this study, we aimed to assess the characteristics and outcomes of HD nonattenders in a single renal center in the North West of England. METHODS: HD patients followed by the renal team at our unit between December 2020 and September 2022 were included in this study. Dialysis nonattendance data were retrieved from the incident reports (DATIX) between December 2020 and November 2022, excluding dialysis nonattendance due to concurrent hospitalization. The cohort was split into group 1: no dialysis nonattendance; group 2: two or fewer dialysis nonattendances; and group 3: more than two dialysis nonattendances for comparative analysis. All patients were followed up for outcomes including all-cause mortality, transplantation, and hospitalizations until the study endpoint date of 12/31/2023. Predictors of dialysis nonattendance were identified using logistic regression. RESULTS: Of the 464 patients, dialysis nonattendance was noted in 149 (32%) patients, of which 79 (17%) had two dialysis nonattendance episodes and 70 (15%) had more than two dialysis nonattendance episodes. Over a median follow-up of 35 months, patients in group 3 had a higher hospitalization episode (4 vs. 1 day, p < 0.001) and lower kidney transplantation rates (4.3% vs. 13%, p = 0.038) compared to patients in group 1. In multivariate regression analysis, younger age (OR: 0.97; 95% CI: 0.95-0.98; p = 0.001), history of smoking (OR: 2.01; 95% CI: 1.12-3.62; p = 0.019), alcohol excess history (OR: 3.49; 95% CI: 1.87-6.49; p < 0.001) and history of mental health illness (OR: 3.01; 95% CI: 1.61-5.62; p = 0.001) were significant predictors of dialysis nonattendance. CONCLUSION: Skipping HD is a common phenomenon associated with mental health issues and is associated with increased morbidity. Further research is required to understand the psychosocial determinants of nonadherence and effective models of intervention developed to improve outcomes.

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)0,002
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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