Using noninvasive hemoglobin measurements to estimate measured hemoglobin in a pediatric hemodialysis unit
Notice bibliographique
Résumé
Maintaining a dialysis patient's hemoglobin (Hgb) within a very narrow range can be challenging. Relying on Hgb measurements only once or twice a month can cause large fluctuations in their measurements. Utilizing the Hgb measurement from noninvasive modalities has been studied in adult populations. Our study focused on a pediatric hemodialysis population where blood volumes are much smaller to see if these measurements would adequately work for adjusting erythropoietin dosages. We reviewed our patients' data over a 6-month time period and collected simultaneous measurements of Hgb performed in the laboratory, as well as the initial Crit-Line measurement. We then analyzed the correlation of the two estimates of the patient's Hgb using linear regression as well as Bland-Altman plot and ROCs. There were 407 simultaneous measurements of Hgb in our 32 pediatric hemodialysis patients during this time. Linear regression showed good correlation with an R value of 0.85 (P value < 0.0001). The Bland-Altman plot showed excellent agreement between the two methods. The ROC analysis showed that the performance of the noninvasive Hgb measurement was very good at predicting low measurements. Predicting Hgb less than 10 g/dL had an area under the curve of 0.94. Predicting Hgb greater than 12 g/dL had an area under the curve of 0.91. There were 100 simultaneous measurements of hematocrit. The analysis revealed similar results as the hemoglobin. Noninvasive in-line monitoring of Hgb can be a very useful way of assessing the patient's response to erythropoietin on a day-to-day time frame. Utilizing this methodology should help reduce the variability in the pediatric patients' Hgb measurements.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».