Potassium kinetics during hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
Hyperkalemia in hemodialysis patients is associated with high mortality, but prescription of low dialysate potassium concentrations to decrease serum potassium levels is associated with a high incidence of sudden cardiac arrest or sudden death. Improved clinical outcomes for these patients may be possible if rapid and substantial intradialysis decreases in serum potassium concentration can be avoided while maintaining adequate potassium removal. Data from kinetic modeling sessions during the HEMO Study of the dependence of serum potassium concentration on time during hemodialysis treatments and 30 minutes postdialysis were evaluated using a pseudo one-compartment model. Kinetic estimates of potassium mobilization clearance (K(M)) and predialysis central distribution volume (V(pre)) were determined in 551 hemodialysis patients. The studied patients were 58.8 ± 14.4 years of age with predialysis body weight of 72.1 ± 15.1 kg; 306 (55.4%) of the patients were female and 337 (61.2%) were black. K(M) and V(pre) for all patients were non-normally distributed with values of 158 (111, 235) (median [interquartile range]) mL/min and 15.6 (11.4, 22.8) L, respectively. K(M) was independent of dialysate potassium concentration (P > 0.2), but V(pre) was lower at higher dialysate potassium concentration (R = -0.188, P < 0.001). For patients with dialysate potassium concentration between 1.6 and 2.5 mEq/L (N = 437), multiple linear regression of K(M) and V(pre) demonstrated positive association with predialysis body weight and negative association with predialysis serum potassium concentration. Potassium kinetics during hemodialysis can be described using a pseudo one-compartment model.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».