What is good about <scp>PD</scp> + <scp>HD</scp> combined therapy
Notice bibliographique
Résumé
It is known that β(2) -microglobulin (β(2) -MG) concentration in peritoneal dialysis (PD) patients is inversely correlated to the residual renal function (RRF). With decreasing RRF, some PD patients may necessarily be treated with hemodialysis (HD) once a week, not only for removing excess water and small solutes, but also for removing much larger solutes such as β(2) -MG. In this study, a kinetic model allowed us to show what is good about PD + HD combined therapy in long-term PD patients. A mathematical model was established based on a classic compartment theory for clinical use. Model validations were made by comparing calculated results with clinical data in order to specify what was good about PD + HD combined therapy (5-day PD + 1-HD/week). Time-averaged concentration (TAC) for urea and creatinine decreased by 20% on the average by introducing PD+HD combined therapy no matter which dialyzers were used. TAC for β(2) -MG in PD+HD combined therapy, however, was strongly dependent upon the dialyzer clearance, and when a low flux dialyzer (clearance for β(2) -MG = 10 mL/min under Q(B) = 200, Q(D) = 500 mL/min) was used, pre-dialysis β(2) -MG concentration may increase. Use of super high-flux dialyzers (clearance for β(2) -MG = 60 mL/min under the same conditions) should greatly reduce the β(2) -MG concentration from 30 to 8 mg/L in 4-hr treatment. Then, when PD+HD combined therapy is introduced to a PD patient with diminishing RRF, use of super high-flux dialyzers may be strongly recommended in order not to increase concentrations of pre-dialysis β(2) -MG and/or even greater solutes. Use of super high-flux dialyzers is a key to the success of PD+HD combined therapy that could prevent concentrations of large solutes from increasing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».