Dialyzer Reuse with Peracetic Acid

Dialyzer Reuse with Peracetic Acid Does Not Impact Patient Mortality
T. Christopher Bond, Allen R. Nissenson, Mahesh Krishnan, Steven M. Wilson, and Tracy Mayne
Author information ► Article notes ► Copyright and License information ►
This article has been cited by other articles in PMC.
Go to:
Abstract
Summary
Background and objectives
Numerous studies have shown the overall benefits of dialysis filter reuse, including superior biocompatibility and decreased nonbiodegradable medical waste generation, without increased risk of mortality. A recent study reported that dialyzer reprocessing was associated with decreased patient survival; however, it did not control for sources of potential confounding. We sought to determine the effect of dialyzer reprocessing with peracetic acid on patient mortality using contemporary outcomes data and rigorous analytical techniques.
Design, setting, participants, & measurements
We conducted a series of analyses of hemodialysis patients examining the effects of reuse on mortality using three techniques to control for potential confounding: instrumental variables, propensity-score matching, and time-dependent survival analysis.
Results
In the instrumental variables analysis, patients at high reuse centers had 16.2 versus 15.9 deaths/100 patient-years in nonreuse centers. In the propensity-score matched analysis, patients with reuse had a lower death rate per 100 patient-years than those without reuse (15.2 versus 15.5). The risk ratios for the time-dependent survival analyses were 0.993 (per percent of sessions with reuse) and 0.995 (per unit of last reuse), respectively. Over the study period, 13.8 million dialyzers were saved, representing 10,000 metric tons of medical waste.
Conclusions
Despite the large sample size, powered to detect miniscule effects, neither the instrumental variables nor propensity-matched analyses were statistically significant. The time-dependent survival analysis showed a protective effect of reuse. These data are consistent with the preponderance of evidence showing reuse limits medical waste generation without negatively affecting clinical outcomes.
Go to:
Introduction
Since the introduction of the concept in the early 1960s, the potential risks and benefits of reusing dialysis filters have been actively debated in the medical literature. The earliest studies reported increased mortality associated with reuse, but suggested that mortality was associated with the specific reprocessing agent and not reuse per se. Use of high-flux dialyzers became much more common in the late 1980s and early 1990s (1). Research from this period did not find an association between reuse and mortality risk (Table 1). The most recent study published was a single arm pre-/postanalysis of facilities switching from dialyzer reuse to single-use. Lacson et al. (2) examined changes in mortality and inflammatory markers in 23 newly acquired dialysis centers who switched from peracetic acid–based dialyzer reuse to single-use filters and found a remarkable drop in mortality (hazard ratio [HR] = 0.74) and mean C-reactive protein (26.6 to 20.2 mg/L). However, there was significant channeling bias in this study (only a subset of centers made the switch), and the study did not control for several potential sources of confounding.

Table 1.
Summary of published reuse mortality analyses
Determining whether reuse is associated with increased morbidity and mortality has important patient and environmental implications. When financial implications are also present, as would be the case for dialysis providers and dialyzer manufacturers, steps must be taken to rigorously control sources of potential bias. Accordingly, we sought to address the methodological shortcomings of previous work by applying multiple statistical techniques to control for confounding and to fully explore the association between reuse and mortality, if any.
Go to:
Materials and Methods
We conducted a series of analyses to determine the association between dialyzer reuse and patient mortality in a large cohort of in-center hemodialysis (HD) patients: instrumental variables, propensity-score matching, and time-dependent survival analysis. All analyses were conducted in SAS 9.2 (Cary, NC).
Instrumental Variables Analysis at Single-Use Versus Reuse Centers
In many instances, the decision to reuse dialyzers is made by the medical director or facility administrator and is applied to all patients in the center. Centers without reuse facilities are perforce single-use centers. In either case, the center acts an “instrument,” controlling potential channeling bias through restriction. The robustness of this method has been shown in numerous studies (3–5).
To define the instrumental variable, we selected centers in which 100% of dialysis sessions were conducted using single-use filters during the study period. The comparator group defined high reuse as centers with ≥95% of patients using a reused filter over the study period. Of the 1140 centers with ≥20 prevalent HD patients receiving services at this large dialysis organization (LDO) during this period, 183 (16.1%) qualified as single-use centers and 301 (26.4%) as reuse centers. Any death that occurred within 30 days of the last treatment with the organization was counted. Prevalent patients (>120 days) as of January 1, 2009 were followed for 1 year, and days at risk were counted as the time from the beginning of the period through (1) the last day of the period, (2) the last date of dialysis at the LDO, or (3) the date of death.
We calculated the Cox proportional hazard comparing mortality in the single-use versus high reuse centers using the PHREG procedure (SAS 9.2). A crude HR and an HR adjusted for patient age, vintage, race (African-American, Caucasian, Hispanic, Asian/Pacific Islander, Native American, other), gender, primary cause of ESRD (diabetic or nondiabetic), dialysis access (arteriovenous [AV] fistula or other), dialysis adequacy (Kt/V), and Charlson comorbidity index was calculated between the two groups. All covariates, defined at the start of the observation period, were tested to determine whether they met the proportional hazards assumption, and all two-level interaction (effect modification) terms were analyzed.
Propensity-Score Matched Patient-Level Analysis
To obtain a more comprehensive sample, we conducted a propensity-score matched patient-level analysis of likelihood of death by single-use versus high reuse across all of the LDO clinics. The propensity score for each patient was defined as the predicted probability of receiving dialysis with single-use filters, given the included set of predictors, and was calculated for each prevalent (>120 days) in-center HD patient as of January 1, 2009. An initial logistic regression was run with a dichotomous dependent variable (no reuse versus any reuse). The covariates were entered in a stepwise fashion, with a probability of 0.2 both to enter and remove from the propensity score equation.
To select the propensity-score matched population, a “greedy” algorithm was applied to the propensity-score-ranked data using the caliper support matching method and selection without replacement. Single-use patients and potential matches among reuse patients were sorted by their propensity score. Single-use patients were assigned a random number from the uniform probability function, and the algorithm was allowed to run iteratively over the available reuse patients selecting control individuals matched on five digits of the propensity score (i.e., a caliper of 0.0001). If more than one potential control matched at the five-digit level, all potential matches were sorted by the uniform random variable assigned and the first match was selected. After all possible five-digit propensity-score matches had been made, the procedure was repeated for all unmatched individuals using a matching caliper of 10−4 through 10−1 as described (3).
To examine the effectiveness of the propensity match, we conducted t tests (for continuous variables) or χ2 tests (for categorical variables) to evaluate whether statistically significant differences remained between the groups after match.
A logistic model (LOGISTIC procedure in SAS 9.2) was used to assess the association of reuse and mortality over the observation period. Differences between the propensity-score matched groups that were found to be significant were included in adjusted models of this potential association.
Time-Dependent Survival Analysis
Whereas the previous analyses can help to define an association between reuse and mortality, they define reuse dichotomously, which does not allow for the patient's changing exposure to reuse as filters are used again and again and then replaced. We conducted two time-dependent analyses to test two competing hypotheses: (1) reuse has a cumulative effect (the greater percent of sessions using a reused filter, the greater the risk) and (2) reuse has an acute effect (a filter that is used more often will have a proximal effect on health outcomes).
To test these hypotheses, we conducted survival analyses in which each day was defined as a new exposure period. The cumulative effect analysis defined exposure as the percentage of sessions over the selected period in which the patient had used a previously used filter. Thus, a patient who received a new filter every 10 sessions would have an exposure level that varied over time but did not exceed 90%. The proximal effect analysis used the most recently used filter as the exposure level. Thus, a first use filter received a value of 0 and a filter used 27 times received a value of 27. Measured in this way, exposure level could change considerably from day to day, e.g., when a new filter was used. For this reason, exposure was tested with no lag and with a lag of 7 days.
These models were adjusted for patient characteristics at the start of the observation period, including age, vintage, r

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นำ dialyzer กับ Peracetic กรดส่งผลกระทบต่อการตายของผู้ป่วยต.คริสโตเฟอร์บอนด์ อัลเลน R. Nissenson ฤาษีมเหศ Krishnan, Steven M. Wilson และเทรซี Mayneเขียนข้อมูล►บทความบันทึก►ลิขสิทธิ์และสิทธิ์การใช้งานข้อมูล►บทความนี้ได้ถูกอ้างถึง โดยบทความอื่น ๆ ในเอ็มลุยเลย:บทคัดย่อสรุปพื้นหลังและวัตถุประสงค์ ศึกษาจำนวนมากได้แสดงให้เห็นประโยชน์โดยรวมของหน่วยกรองนำ รวมถึงห้องซูพีเรีย biocompatibility และลด nonbiodegradable แพทย์เสียรุ่น โดยไม่ต้องเสี่ยงตาย การศึกษาล่าสุดรายงานว่า dialyzer reprocessing ไม่เกี่ยวข้องกับความอยู่รอดผู้ป่วยลดลง อย่างไรก็ตาม มันไม่ได้ควบคุมสำหรับแหล่ง confounding อาจ เราพยายามที่จะกำหนดผลของ dialyzer reprocessing กับ peracetic กรดในผู้ป่วยตายโดยใช้ข้อมูลผลที่ทันสมัยและเทคนิคการวิเคราะห์อย่างเข้มงวดออกแบบ ตั้งค่า ผู้เรียน และประเมิน เราดำเนินการชุดของการวิเคราะห์ของผู้ป่วยไตตรวจสอบผลของการนำการใช้เทคนิคสามควบคุม confounding อาจตาย: บรรเลงตัวแปร คะแนนสิ่งที่ตรงกัน และการวิเคราะห์ความอยู่รอดขึ้นอยู่กับเวลาผลลัพธ์ ในการวิเคราะห์ตัวแปรเครื่องมือ ผู้ป่วยที่ศูนย์นำสูงได้ 16.2 กับ 15.9 ตาย/100 ผู้ป่วยปีในศูนย์ nonreuse ในการจับคู่คะแนนสิ่งวิเคราะห์ ผู้ป่วยที่ มีการนำมาใช้ใหม่ได้ต่ำกว่าอัตราตายต่อปีผู้ป่วยมากกว่าผู้ที่ไม่ต้องใช้ (15.2 เมื่อเทียบกับ 15.5 ล้านคน) อัตราส่วนความเสี่ยงการวิเคราะห์ความอยู่รอดขึ้นอยู่กับเวลาถูก 0.993 (ต่อร้อยละครั้งกับนำ) และ 0.995 (ต่อหน่วยสุดท้ายนำ), ตามลำดับ ระยะเวลาการศึกษา 13.8 ล้าน dialyzers ถูกบันทึก แทนแพทย์เสีย 10000 เมตริกตันบทสรุป แม้ มีขนาดตัวอย่างขนาดใหญ่ ขับเคลื่อนเพื่อตรวจสอบผล miniscule ไม่แปรบรรเลงหรือวิเคราะห์สิ่งที่จับคู่ได้อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ การวิเคราะห์ความอยู่รอดขึ้นอยู่กับเวลาแสดงผลป้องกันของนำ ข้อมูลเหล่านี้จะสอดคล้องกับการกำกับหลักฐานการนำวงเงินสร้างขยะทางการแพทย์โดยไม่ส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์ทางคลินิกลุยเลย:แนะนำSince the introduction of the concept in the early 1960s, the potential risks and benefits of reusing dialysis filters have been actively debated in the medical literature. The earliest studies reported increased mortality associated with reuse, but suggested that mortality was associated with the specific reprocessing agent and not reuse per se. Use of high-flux dialyzers became much more common in the late 1980s and early 1990s (1). Research from this period did not find an association between reuse and mortality risk (Table 1). The most recent study published was a single arm pre-/postanalysis of facilities switching from dialyzer reuse to single-use. Lacson et al. (2) examined changes in mortality and inflammatory markers in 23 newly acquired dialysis centers who switched from peracetic acid–based dialyzer reuse to single-use filters and found a remarkable drop in mortality (hazard ratio [HR] = 0.74) and mean C-reactive protein (26.6 to 20.2 mg/L). However, there was significant channeling bias in this study (only a subset of centers made the switch), and the study did not control for several potential sources of confounding. Table 1.Summary of published reuse mortality analysesกำหนดว่า นำเชื่อมโยง มี morbidity เพิ่มขึ้น และการตายได้ผลผู้ป่วย และสิ่งแวดล้อมที่สำคัญ เมื่อผลกระทบทางการเงินเป็นยังอยู่ จะเป็นกรณีหน่วยบริการและผู้ผลิต dialyzer ต้องนำขั้นตอนการทดสอบควบคุมแหล่งที่มาของความโน้มเอียงเป็นไปได้ ตาม เราค้นหาเพื่อแสดง methodological งานก่อนหน้านี้ โดยใช้เทคนิคทางสถิติหลายควบคุม confounding และเต็มแห่งความสัมพันธ์ระหว่างนำตาย ถ้ามีการลุยเลย:วัสดุและวิธีการเราดำเนินการชุดของการวิเคราะห์เพื่อกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างนำ dialyzer และการตายผู้ป่วยใน cohort ขนาดใหญ่ของผู้ป่วยในศูนย์ hemodialysis (HD): ตัวแปรเครื่องมือ คะแนนสิ่งที่ตรงกัน และการวิเคราะห์ความอยู่รอดขึ้นอยู่กับเวลา วิเคราะห์ทั้งหมดได้ดำเนินการใน SAS 9.2 (แครีแกรนต์ NC)วิเคราะห์ตัวแปรเครื่องมือที่ใช้เดียวกับศูนย์นำในหลายกรณี ตัดสินใจที่จะใช้ dialyzers โดยกรรมการทางการแพทย์หรือผู้ดูแลสถานที่ และใช้กับผู้ป่วยทั้งหมดใน ศูนย์ไม่ มีสิ่งอำนวยความสะดวกนำศูนย์ perforce เดียวใช้ได้ ในกรณีอย่างใดอย่างหนึ่ง ศูนย์กลางทำหน้าที่ "เครื่องดนตรี การควบคุมอาจเจาะอคติผ่านข้อจำกัด ได้รับการแสดงเสถียรภาพของวิธีการนี้ในการศึกษามากมาย (3-5)To define the instrumental variable, we selected centers in which 100% of dialysis sessions were conducted using single-use filters during the study period. The comparator group defined high reuse as centers with ≥95% of patients using a reused filter over the study period. Of the 1140 centers with ≥20 prevalent HD patients receiving services at this large dialysis organization (LDO) during this period, 183 (16.1%) qualified as single-use centers and 301 (26.4%) as reuse centers. Any death that occurred within 30 days of the last treatment with the organization was counted. Prevalent patients (>120 days) as of January 1, 2009 were followed for 1 year, and days at risk were counted as the time from the beginning of the period through (1) the last day of the period, (2) the last date of dialysis at the LDO, or (3) the date of death.We calculated the Cox proportional hazard comparing mortality in the single-use versus high reuse centers using the PHREG procedure (SAS 9.2). A crude HR and an HR adjusted for patient age, vintage, race (African-American, Caucasian, Hispanic, Asian/Pacific Islander, Native American, other), gender, primary cause of ESRD (diabetic or nondiabetic), dialysis access (arteriovenous [AV] fistula or other), dialysis adequacy (Kt/V), and Charlson comorbidity index was calculated between the two groups. All covariates, defined at the start of the observation period, were tested to determine whether they met the proportional hazards assumption, and all two-level interaction (effect modification) terms were analyzed.ผู้ป่วยระดับวิเคราะห์จับคู่คะแนนสิ่งเพื่อขอรับตัวอย่างครอบคลุมมากขึ้น เราดำเนินการวิเคราะห์ผู้ป่วยระดับจับคู่คะแนนสิ่งโอกาสตายเดี่ยวใช้กับนำสูงทั้งคลินิก LDO การให้คะแนนสิ่งสำหรับผู้ป่วยแต่ละถูกกำหนดเป็นการคาดการณ์น่ารับหน่วยเดียวใช้ตัวกรอง รับชุดรวม predictors และถูกคำนวณสำหรับแต่ละแพร่หลาย (> 120 วัน) ผู้ป่วย HD ในศูนย์ ณวันที่ 1 มกราคม 2009 ถดถอยโลจิสติกการเริ่มต้นถูกเรียกใช้กับตัวแปรขึ้นอยู่กับ dichotomous (ไม่นำกับนำใด ๆ) Covariates ที่ถูกป้อนในแฟชั่น stepwise กับความน่าเป็น 0.2 ทั้ง เพื่อลบออกจากสมการคะแนนสิ่งTo select the propensity-score matched population, a “greedy” algorithm was applied to the propensity-score-ranked data using the caliper support matching method and selection without replacement. Single-use patients and potential matches among reuse patients were sorted by their propensity score. Single-use patients were assigned a random number from the uniform probability function, and the algorithm was allowed to run iteratively over the available reuse patients selecting control individuals matched on five digits of the propensity score (i.e., a caliper of 0.0001). If more than one potential control matched at the five-digit level, all potential matches were sorted by the uniform random variable assigned and the first match was selected. After all possible five-digit propensity-score matches had been made, the procedure was repeated for all unmatched individuals using a matching caliper of 10−4 through 10−1 as described (3).To examine the effectiveness of the propensity match, we conducted t tests (for continuous variables) or χ2 tests (for categorical variables) to evaluate whether statistically significant differences remained between the groups after match.A logistic model (LOGISTIC procedure in SAS 9.2) was used to assess the association of reuse and mortality over the observation period. Differences between the propensity-score matched groups that were found to be significant were included in adjusted models of this potential association.การวิเคราะห์ความอยู่รอดขึ้นอยู่กับเวลาในขณะที่การวิเคราะห์ก่อนหน้านี้สามารถช่วยในการกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างนำตาย กำหนดนำ dichotomously ซึ่งไม่อนุญาตให้ผู้ป่วยเปลี่ยนแปลงแสงเพื่อนำมาใช้เป็นตัวกรองใช้ครั้งแล้วครั้งเล่าแล้ว แทนด้วย เราดำเนินการวิเคราะห์ระดับสองขึ้นอยู่กับเวลาในการทดสอบสมมุติฐาน 2 แข่งขัน: (1) นำมาใช้ใหม่ให้เกิดผลสะสม (เปอร์เซ็นต์มากกว่าของเซสชันที่ใช้กรอง reused ยิ่งความเสี่ยง) และ (2) นำมีผลกระทบเฉียบพลัน (ตัวที่ใช้บ่อยจะมีผลต่อผลลัพธ์สุขภาพ proximal)การทดสอบสมมุติฐานเหล่านี้ เราดำเนินวิเคราะห์การอยู่รอดในแต่ละวันถูกกำหนดเป็นรอบระยะเวลาการเปิดรับแสงใหม่ วิเคราะห์ผลสะสมกำหนดแสงเป็นเปอร์เซ็นต์ของรอบระยะเวลาที่เลือกผู้ป่วยได้ใช้ตัวกรองที่ใช้ก่อนหน้านี้ ดังนั้น ผู้ป่วยที่ได้รับช่วงทุก 10 ตัวใหม่จะมีระดับการเปิดรับแสงที่แตกต่างกันเวลาผ่านไป แต่ไม่เกิน 90% การวิเคราะห์ผล proximal ใช้ตัวที่ใช้ล่าสุดเป็นระดับแสง ดังนั้น ใช้ตัวแรกได้รับค่าของ 0 และตัวกรองใช้เวลา 27 รับค่า 27 วัดด้วยวิธีนี้ ระดับแสงอาจเปลี่ยนมากวัน เช่น เมื่อมีใช้ตัวใหม่ ด้วยเหตุนี้ แสงที่ทดสอบไม่มีความล่าช้า และความล่าช้าของวันโมเดลเหล่านี้ถูกปรับปรุงในลักษณะผู้ป่วยที่เริ่มต้นของรอบระยะเวลาเก็บข้อมูล รวมถึงอายุ วินเทจ r

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

dialyzer ซ้ำกับกรด Peracetic
ไม่ส่งผลกระทบต่อการตายของผู้ป่วยที คริสบอนด์อัลเลนอาร์ Nissenson, Mahesh กฤษณะ,
สตีเว่นเมตรวิลสันและเทรซี่เมย์นีข้อมูลผู้เขียนบทความ►►บันทึกข้อมูลลิขสิทธิ์และใบอนุญาต►บทความนี้ได้รับการอ้างโดยสิ่งของอื่น
ๆ ในพีเอ็มซี.
ไปที่:
บทคัดย่อบทสรุปความเป็นมาและวัตถุประสงค์ต่างๆ นานา การศึกษาได้แสดงให้เห็นถึงผลประโยชน์โดยรวมของการใช้ซ้ำกรองล้างไตรวมกันได้ทางชีวภาพที่เหนือกว่าและลดลงของเสียทางการแพทย์รุ่น nonbiodegradable โดยไม่มีความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นของอัตราการตาย ผลการศึกษาล่าสุดรายงานว่า dialyzer ปรับกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการอยู่รอดของผู้ป่วยลดลง; แต่มันก็ไม่ได้ควบคุมแหล่งที่มาของรบกวนที่อาจเกิดขึ้น เราพยายามที่จะตรวจสอบผลกระทบของการปรับกระบวนการ dialyzer กับกรดเปอร์อะซิติกต่อการตายของผู้ป่วยโดยใช้ข้อมูลผลร่วมสมัยและเทคนิคการวิเคราะห์อย่างเข้มงวด. การออกแบบ, การตั้งค่า, ผู้เข้าร่วมและการวัดที่เราดำเนินการชุดของการวิเคราะห์ของผู้ป่วยฟอกเลือดการตรวจสอบผลกระทบของการที่นำมาใช้ในการตายโดยใช้สาม เทคนิคในการควบคุมรบกวนที่อาจเกิดขึ้น. ตัวแปรเครื่องมือจับคู่เอนเอียงคะแนนและเวลาที่ขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์การอยู่รอดผลในการใช้เครื่องมือการวิเคราะห์ตัวแปรที่ผู้ป่วยที่ศูนย์นำมาใช้ใหม่ได้สูง16.2 เมื่อเทียบกับการเสียชีวิต 15.9 / 100 ปีของผู้ป่วยในศูนย์ nonreuse ในคะแนนนิสัยชอบการวิเคราะห์ที่ตรงกับผู้ป่วยที่มีนำมาใช้ใหม่ที่มีอัตราการเสียชีวิตลดลงต่อ 100 ปีผู้ป่วยกว่าผู้ที่ไม่มีการใช้ซ้ำ (15.2 เมื่อเทียบกับ 15.5) อัตราส่วนความเสี่ยงเป็นครั้งขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์การอยู่รอดเป็น 0.993 (ร้อยละต่อของการประชุมที่มีการใช้ซ้ำ) และ 0.995 (ต่อหน่วยของนำมาใช้ใหม่ที่ผ่านมา) ตามลำดับ ในช่วงระยะเวลาการศึกษา, 13800000 dialyzers ถูกบันทึกไว้คิดเป็น 10,000 ตันของเสียทางการแพทย์. สรุปแม้จะมีขนาดของกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ที่ขับเคลื่อนในการตรวจสอบผลกระทบ miniscule ทั้งตัวแปรหรือเครื่องมือวิเคราะห์นิสัยชอบจับคู่อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ การวิเคราะห์การอยู่รอดขึ้นอยู่กับเวลาที่แสดงให้เห็นว่าการป้องกันผลกระทบของการใช้ซ้ำ ข้อมูลเหล่านี้มีความสอดคล้องกับการครอบงำของหลักฐานที่แสดงให้เห็นนำมาใช้ใหม่ จำกัด ของเสียทางการแพทย์โดยไม่ส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์ทางคลินิก. ไปที่: บทนำตั้งแต่การแนะนำของแนวคิดในช่วงต้นปี 1960 ที่ความเสี่ยงและผลประโยชน์ของการนำกรองล้างไตได้รับการถกเถียงกันอย่างแข็งขันในการ วรรณกรรมทางการแพทย์ การศึกษาที่เก่าแก่ที่สุดรายงานการเสียชีวิตที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวข้องกับการใช้ซ้ำ แต่ชี้ให้เห็นว่าการเสียชีวิตที่เกี่ยวข้องกับตัวแทนปรับกระบวนการที่เฉพาะเจาะจงและไม่ได้นำมาใช้ต่อ ใช้ dialyzers สูงฟลักซ์กลายเป็นเรื่องธรรมดามากขึ้นในช่วงปลายปี 1980 และต้นปี 1990 (1) การวิจัยจากช่วงเวลานี้ไม่พบความสัมพันธ์ระหว่างการใช้ซ้ำและความเสี่ยงการตาย (ตารางที่ 1) การศึกษาล่าสุดที่ตีพิมพ์เป็นแขนเดียวก่อน / postanalysis สิ่งอำนวยความสะดวกการเปลี่ยนจากการใช้ซ้ำ dialyzer ที่จะใช้ครั้งเดียว Lacson et al, (2) ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงในการตายและการอักเสบใน 23 ที่ได้มาใหม่ศูนย์ฟอกไตที่เปลี่ยนจากเปอร์อะซิติกกรดที่ใช้นำมาใช้ใหม่ dialyzer กับตัวกรองแบบใช้ครั้งเดียวและพบว่าการลดลงที่โดดเด่นในการตาย (อัตราส่วนอันตราย [HR] = 0.74) และค่าเฉลี่ย C- โปรตีนปฏิกิริยา (26.6-20.2 มิลลิกรัม / ลิตร) แต่มีอคติเจ้าอารมณ์อย่างมีนัยสำคัญในการศึกษานี้ (เฉพาะชุดย่อยของศูนย์ทำสวิทช์) และการศึกษาไม่ได้ควบคุมแหล่งที่มีศักยภาพหลายรบกวน. ตารางที่ 1 สรุปสาระสำคัญของการเสียชีวิตที่นำมาใช้การตีพิมพ์การวิเคราะห์การกำหนดว่าจะนำมาใช้ใหม่ที่เกี่ยวข้องกับการเพิ่มขึ้นเจ็บป่วยและการตายของผู้ป่วยที่มีความสำคัญและผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อม เมื่อผลกระทบทางการเงินเหล่านี้จะปรากฏเป็นจะเป็นกรณีที่ผู้ให้บริการฟอกเลือดสำหรับผู้ผลิตและ dialyzer ขั้นตอนจะต้องดำเนินการอย่างจริงจังในการควบคุมแหล่งที่มาของอคติที่อาจเกิดขึ้น ดังนั้นเราจึงพยายามที่จะอยู่ที่ข้อบกพร่องระเบียบวิธีการของการทำงานก่อนหน้าโดยการใช้เทคนิคทางสถิติหลายควบคุมรบกวนและเพื่อรองรับการสำรวจความสัมพันธ์ระหว่างการใช้ซ้ำและการตายในกรณีใด ๆ . ไปที่: วัสดุและวิธีการที่เราดำเนินการชุดของการวิเคราะห์เพื่อตรวจสอบที่ความสัมพันธ์ระหว่างการใช้ซ้ำ dialyzer และการเสียชีวิตของผู้ป่วยในการศึกษาขนาดใหญ่ในศูนย์ฟอกเลือด (HD) ผู้ป่วย: ตัวแปรเครื่องมือจับคู่เอนเอียงคะแนนและเวลาที่ขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์การอยู่รอด การวิเคราะห์ทั้งหมดถูกดำเนินการใน SAS 9.2 (แครี, NC). เครื่องมือการวิเคราะห์ตัวแปรที่แบบใช้ครั้งเดียวกับศูนย์การใช้ซ้ำในหลาย ๆ กรณีการตัดสินใจที่จะนำมาใช้ dialyzers จะทำโดยผู้อำนวยการแพทย์หรือผู้ดูแลอาคารสถานที่และนำมาใช้กับผู้ป่วยทุกรายในศูนย์ . ศูนย์อำนวยความสะดวกโดยไม่ต้องนำมาใช้เป็นศูนย์ Perforce แบบใช้ครั้งเดียว ในทั้งสองกรณีศูนย์ทำหน้าที่เป็น "เครื่องมือ" ในการควบคุมความลำเอียงเจ้าอารมณ์ที่อาจเกิดขึ้นผ่านข้อ จำกัด ทนทานของวิธีการนี้ได้รับการแสดงในการศึกษาจำนวนมาก (3-5). เพื่อกำหนดตัวแปรเครื่องมือที่เราเลือกศูนย์ที่ 100% ของการประชุมการฟอกไตได้ดำเนินการโดยใช้ตัวกรองแบบใช้ครั้งเดียวในช่วงระยะเวลาการศึกษา กลุ่มเปรียบเทียบที่กำหนดนำมาใช้ใหม่สูงที่สุดเท่าที่ศูนย์กับ≥95% ของผู้ป่วยที่ใช้ตัวกรองที่นำกลับมาใช้ในช่วงระยะเวลาการศึกษา ของศูนย์ 1140 มีผู้ป่วย≥20 HD แพร่หลายได้รับบริการฟอกไตที่องค์กรขนาดใหญ่ (LDO) ในช่วงเวลานี้ 183 (16.1%) มีคุณสมบัติเป็นศูนย์แบบใช้ครั้งเดียวและ 301 (26.4%) ขณะที่ศูนย์นำมาใช้ใหม่ การเสียชีวิตใด ๆ ที่เกิดขึ้นภายใน 30 วันของการรักษาที่ผ่านมากับองค์กรนับ ผู้ป่วยที่แพร่หลาย (> 120 วัน) ณ วันที่ 1 มกราคม 2009 ตามมาเป็นเวลา 1 ปีและวันที่มีความเสี่ยงถูกนับเป็นเวลาจากจุดเริ่มต้นของช่วงเวลาที่ผ่านการ (1) ในวันสุดท้ายของรอบระยะเวลา (2) ที่ผ่านมา วันที่มีการฟอกไตที่ LDO หรือ (3) วันแห่งความตาย. เราคำนวณที่อันตราย Cox สัดส่วนการเปรียบเทียบอัตราการตายในการใช้งานเดียวกับศูนย์นำมาใช้ใหม่สูงโดยใช้ขั้นตอน PHREG (SAS 9.2) ทรัพยากรบุคคลน้ำมันดิบและทรัพยากรบุคคลปรับอายุของผู้ป่วย, วินเทจ, การแข่งขัน (แอฟริกันอเมริกันผิวขาวสเปนเอเชีย / แปซิฟิกชาวเกาะ, ชาวอเมริกัน, อื่น ๆ ) เพศสาเหตุหลักของ ESRD (โรคเบาหวานหรือเบาหวาน), เครื่องฟอกไต (arteriovenous [AV] ทวารหรืออื่น ๆ ) เพียงพอฟอกไต (Kt / V) และดัชนี Charlson comorbidity ที่คำนวณระหว่างสองกลุ่ม ตัวแปรทั้งหมดที่กำหนดไว้ในช่วงเริ่มต้นของช่วงเวลาการสังเกตที่ได้รับการทดสอบเพื่อตรวจสอบว่าพวกเขาได้พบกับสมมติฐานอันตรายสัดส่วนและการทำงานร่วมกันสองระดับ (การปรับเปลี่ยนผล) แง่วิเคราะห์. นิสัยชอบ-คะแนนตรงกันผู้ป่วยระดับการวิเคราะห์ที่จะได้รับมากขึ้นตัวอย่างครอบคลุมเราดำเนินการคะแนนนิสัยชอบจับคู่การวิเคราะห์ผู้ป่วยเป็นระดับของความน่าจะเป็นของการเสียชีวิตจากการใช้ครั้งเดียวเมื่อเทียบกับการใช้ซ้ำสูงในทุกคลินิก LDO คะแนนนิสัยชอบสำหรับผู้ป่วยแต่ละคนถูกกำหนดให้เป็นความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ที่ได้รับการฟอกเลือดด้วยตัวกรองแบบใช้ครั้งเดียวที่ได้รับการตั้งค่ารวมของการพยากรณ์และคำนวณสำหรับแต่ละแพร่หลาย (> 120 วัน) ในศูนย์ผู้ป่วย HD ณ 1 มกราคม 2009 . ถดถอยโลจิสติกเริ่มต้นดำเนินการกับตัวแปรตาม dichotomous (นำมาใช้ใหม่ไม่ได้นำมาใช้ใหม่เมื่อเทียบกับใด ๆ ) ตัวแปรถูกป้อนในแฟชั่นแบบขั้นตอนที่มีความน่าจะเป็น 0.2 ทั้งเข้าและลบออกจากสมการคะแนนนิสัยชอบที่. ในการเลือกคะแนนนิสัยชอบจับคู่ประชากรเป็น "โลภ" อัลกอริทึมที่ถูกนำไปใช้กับข้อมูลที่เอนเอียงคะแนนการจัดอันดับโดยใช้ วิธีการสนับสนุนหนาจับคู่และการเลือกโดยไม่ต้องเปลี่ยน ผู้ป่วยเดี่ยวการใช้งานและการแข่งขันที่อาจเกิดขึ้นในผู้ป่วยที่นำมาใช้ใหม่ถูกจัดเรียงตามคะแนนนิสัยชอบ ผู้ป่วยที่ใช้ครั้งเดียวที่ได้รับมอบหมายจำนวนสุ่มจากฟังก์ชั่นน่าจะเป็นเหมือนกันและขั้นตอนวิธีการได้รับอนุญาตให้ทำงานซ้ำมากกว่าผู้ป่วยที่นำมาใช้ใหม่ที่มีอยู่เลือกบุคคลที่ควบคุมการจับคู่ในห้าตัวเลขของคะแนนนิสัยชอบ (เช่นหนาของ 0.0001 ก) หากมีมากกว่าหนึ่งการควบคุมการจับคู่ที่มีศักยภาพในระดับห้าหลักตรงที่มีศักยภาพทั้งหมดถูกจัดเรียงตามตัวแปรสุ่มเครื่องแบบได้รับมอบหมายและการแข่งขันครั้งแรกที่ได้รับเลือก หลังจากที่เป็นไปได้ทั้งหมดห้าหลักการแข่งขันคะแนนนิสัยชอบได้รับการทำขั้นตอนซ้ำสำหรับบุคคลที่ไม่มีใครเทียบได้ทั้งหมดโดยใช้คาลิเปอร์จับคู่ของ 10-4 10-1 ผ่านตามที่อธิบายไว้ (3). เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของการแข่งขันนิสัยชอบเรา ทดสอบดำเนินการตัน (สำหรับตัวแปรต่อเนื่อง) หรือการทดสอบχ2 (สำหรับตัวแปรเด็ดขาด) เพื่อประเมินว่าความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติยังคงอยู่ระหว่างกลุ่มหลังจากที่การแข่งขัน. รูปแบบโลจิสติก (ขั้นตอนการโลจิสติกใน SAS 9.2) ถูกนำมาใช้ในการประเมินความสัมพันธ์ของการใช้ซ้ำและการตายมากกว่า ระยะเวลาการสังเกต ความแตกต่างระหว่างคะแนนนิสัยชอบกลุ่มจับคู่ที่ถูกพบว่ามีความสำคัญถูกรวมอยู่ในรุ่นปรับของสมาคมที่มีศักยภาพ. เวลาขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์การอยู่รอดในขณะที่การวิเคราะห์ก่อนหน้านี้สามารถช่วยในการกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างการใช้ซ้ำและการตายของพวกเขากำหนดนำมาใช้ใหม่ dichotomously ซึ่ง ไม่อนุญาตให้สำหรับการเปิดรับผู้ป่วยที่เปลี่ยนแปลงไปเพื่อนำมาใช้เป็นตัวกรองถูกนำมาใช้อีกครั้งและอีกครั้งและแล้วแทนที่ เราดำเนินการสองครั้งขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์เพื่อทดสอบสมมติฐานที่สองการแข่งขัน (1) ที่นำมาใช้มีผลสะสม (ร้อยละที่สูงขึ้นของการประชุมโดยใช้ตัวกรองที่นำกลับมาใช้มากขึ้นความเสี่ยง) และ (2) การใช้ซ้ำมีผลเฉียบพลัน (ตัวกรองที่ ถูกนำมาใช้มากขึ้นมักจะมีผลต่อผลลัพธ์ใกล้เคียงสุขภาพ). เพื่อทดสอบสมมติฐานเหล่านี้เราดำเนินการอยู่รอดการวิเคราะห์ในแต่ละวันที่ถูกกำหนดเป็นระยะเวลาการเปิดรับใหม่ การวิเคราะห์ผลกระทบการเปิดรับการกำหนดเป็นเปอร์เซ็นต์ของการประชุมในช่วงเวลาที่เลือกที่ผู้ป่วยได้ใช้ตัวกรองที่ใช้ก่อนหน้านี้ ดังนั้นผู้ป่วยที่ได้รับการกรองใหม่ทุก 10 ครั้งจะมีระดับค่าแสงที่แตกต่างกันในช่วงเวลา แต่ไม่เกิน 90% การวิเคราะห์ผลกระทบใกล้เคียงใช้ตัวกรองที่ใช้มากที่สุดเมื่อเร็ว ๆ นี้เป็นระดับแสง ดังนั้นตัวกรองที่ใช้งานครั้งแรกได้รับค่าเป็น 0 และตัวกรองที่ใช้ 27 ครั้งได้รับค่าเป็น 27 วัดในลักษณะนี้ระดับค่าแสงอาจมีการเปลี่ยนแปลงอย่างมากในแต่ละวันเช่นเมื่อตัวกรองใหม่ถูกนำมาใช้ ด้วยเหตุนี้การเปิดรับแสงได้รับการทดสอบที่มีความล่าช้าและไม่ล่าช้า 7 วัน. รุ่นนี้ได้รับการปรับเปลี่ยนลักษณะของผู้ป่วยที่เริ่มต้นของช่วงเวลาการสังเกตรวมทั้งอายุ, วินเทจ, อาร์