Surviving the year: Predictors of mortality in conservative kidney management
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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle