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Enregistrement W4409759410 · doi:10.1111/hdi.13246

The Long‐Term Patency Rate and Factors Influencing Dysfunction of the Autogenous Arteriovenous Fistula in Hemodialysis Patients: A Retrospective Study

2025· article· en· W4409759410 sur OpenAlexvenueno aff
Qinghua He, Yu Jie Zhou, Chen Chen, Baojia Zheng, Jingjing Zhang, Fulan Wang

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFistulaHemodialysisArteriovenous fistulaProportional hazards modelRetrospective cohort studyHazard ratioUnivariate analysisBody mass indexSurgeryInternal medicineDiabetes mellitusMultivariate analysisConfidence intervalEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Autogenous arteriovenous fistula (AV fistula) dysfunction continues to be a widespread clinical challenge, adversely impacting both patients and society as a whole. The aim of this study was to investigate the long-term patency rate of AV fistula, explore the factors that contribute to AV fistula dysfunction, and present the findings in a way that can guide clinical practice. METHODS: This retrospective cohort study enrolled patients who underwent AV fistula creation and subsequent hemodialysis at a tertiary A-level hospital in Chongqing, China. Demographic, clinical, and laboratory characteristics of the patients, as well as AV fistula dysfunction, were retrospectively reviewed from electronic health records. Cox proportional hazards regression analysis was used to analyze the factors influencing AV fistula dysfunction, and a forest plot was created to visualize the results. Additionally, Kaplan-Meier survival analysis was used to analyze AV fistula survival. FINDINGS: This study analyzed 226 patients undergoing hemodialysis, demonstrating cumulative AV fistula patency rates of 82.1% at 12 months, 60.7% at 36 months, 45.4% at 60 months, and 33.5% at 84 months. Univariate Cox proportional hazard regression analysis identified six variables associated with AV fistula dysfunction (p < 0.1): body mass index (BMI), preemptive AV fistula creation, diabetes, total cholesterol, albumin, and uric acid. Subsequent multivariate analysis revealed four independent predictors for dysfunction: elevated BMI (HR: 1.58, p = 0.016), preemptive AV fistula creation (HR: 0.67, p = 0.029), albumin (HR: 2.83, p < 0.001), and uric acid (HR: 1.57, p = 0.020). DISCUSSION: Our study findings indicated that overweight, hypoalbuminemia, and high concentrations of uric acid were independent risk factors for AV fistula dysfunction. In contrast, preemptive AV fistula creation was an independent protective factor against AV fistula dysfunction. Therefore, early interventions and surveillance for these factors should be performed to improve long-term AV fistula patency rates.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,303
Écart entre enseignants0,286 · 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
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