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Enregistrement W53236691 · doi:10.1177/112972980800900406

A Dedicated Vascular access Program can Improve Arteriovenous Fistula Rates without Increasing Catheters

2008· article· en· W53236691 sur OpenAlexafffund
Mercedeh Kiaii, Jennifer M. MacRae

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Vascular Access · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Society of NephrologyAmerican Society of Nephrology
Mots-clésMedicineArteriovenous fistulaHemodialysisInternal medicineDialysisRetrospective cohort studyMultivariate analysisDiabetes mellitusCardiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: We describe the development and implementation of a comprehensive multidisciplinary vascular access (VA) program and describe its impact on VA distribution rates. METHODS: A retrospective review of all incident and prevalent patients in our hemodialysis (HD) unit was conducted in September 2001 to determine baseline data including: type of VA along with patient characteristics and comorbidities. Similar data was extracted from the database in 2005 for incident and prevalent patients. RESULTS: The VA program had a significant impact on arteriovenous fistulae (AVF) rates in both incident and prevalent HD patients: incident AVF rates increased from 14 to 39% (p=0.04) and prevalent AVF rates from 60 to 64% (p=0.015). Multivariate analysis revealed that male gender (OR 1.79 [CI 0.85-0.98, p=0.006]) and year of dialysis initiation 2005 vs. 2001 (OR 1.65 [CI 1.09-2.5, p=0.017]) were associated with AVF use among prevalent HD patients. Furthermore, age (per 5 years over 70) is associated with a decreased likelihood of having an AVF (OR 0.91 [CI 0.85-0.98, p=0.009]) whereas comorbidities of cardiovascular disease and diabetes had no impact. CONCLUSION: We demonstrate that a structured VA program can increase the number of functioning fistulas without a corresponding increase in catheters in incident and prevalent HD patients.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations29
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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