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Enregistrement W4414296269 · doi:10.47102/annals-acadmedsg.2025168

Surviving the year: Predictors of mortality in conservative kidney management

2025· article· en· W4414296269 sur OpenAlex
Swee Ping Teh, Boon Cheok Lai, Ivan Wei Zhen Lee, Shashidhar Baikunje, Sye Nee Tan, Lee Ying Yeoh

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAnnals of the Academy of Medicine Singapore · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careConservative managementKidney diseaseMEDLINEBaseline (sea)ComorbidityKidneyRetrospective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Conservative kidney management (CKM) is a recognised treatment option for selected patients with chronic kidney disease stage 5 (CKD G5), but prognostic indicators for mortality and optimal timing for palliative care transition remain uncertain. Method: This is a single-centre, prospective cohort study of CKD G5 patients who opted for CKM, conducted between April 2021 and September 2024, with longitudinal monitoring of Edmonton Symptom Assessment System Revised: Renal; Palliative Performance Scale (PPS); Resources Utilisation Group–Activities of Daily Living (RUG-ADL) scale; Clinical Frailty Score; Karnofsky Performance Score; and clinical and laboratory data. Primary outcomes included identifying baseline mortality predictors and validating the PPS for survival estimation. Cox proportional hazards models were used to identify independent predictors of mortality. Results: Among 109 patients (mean age 79.8±7.3 years, 64.2% female), 62 (56.9%) died during follow-up. Multivariate analysis identified baseline estimated glomerular filtration rate (eGFR) (hazard ratio [HR] 1.32, 95% confidence interval [CI] 1.08–1.68, P<0.01) and serum albumin (HR 1.24, 95% CI 1.08–1.43, P<0.01) as predictors of 1-year mortality. Median survival varied by eGFR: 3.0 months (95% CI 0–6.2) for eGFR ≤5 mL/min/1.73 m2, 13.0 months (95% CI 9.1–16.9) for eGFR 6–10 mL/min/1.73 m2, and 20.0 months (95% CI 16.5–23.5) for eGFR >10 mL/min/1.73 m2 (P<0.01). Subsequent PPS correlated strongly with survival, with median survival of 1.8 months for PPS <50, 5.3 months for PPS 50–60, and 7.9 months for PPS 70–80 (P=0.03). Conclusion: Baseline eGFR and serum albumin predict 1-year mortality in CKM patients. PPS offers a practical tool for identifying patients requiring palliative care transition, supporting personalised care pathways and timely integration of palliative care.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,303 · 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