Increasing Water Intake in Chronic Kidney Disease: Why? Safe? Possible?
Notice bibliographique
Résumé
Increased water intake may slow the progression of chronic kidney disease by lowering vasopressin levels. Prior to initiating a large randomized controlled trial on the effect of increased water intake on renal decline, we conducted a six-week pilot study to examine the safety and feasibility of asking adults with chronic kidney disease to increase their water intake. We randomly assigned 29 patients to either a hydration or a control group. The hydration group was asked to increase water intake by 1 to 1.5 l/day relative to their weight, gender, and 24 h urine osmolality, in addition to usual consumed beverages; the control group was asked to continue with usual fluid intake. After six weeks, the change in urine volume was significantly different between groups (0.9 l/day; p = 0.002) with no change in serum sodium and no serious adverse effects. Similarly, preliminary results of our large clinical trial of the same intervention (489 patients enrolled to date) demonstrated a significant separation between groups on 24 h urine volume (at 12 months the mean difference between groups was 1.2 l/day; p < 0.001) with no serious adverse effects. Serum sodium has remained stable in both groups over follow-up. To our knowledge, this trial is currently the largest of its kind to date; the significant separation between groups with respect to urine volume indicates that we will have scientifically reliable data on the effect of increased fluid intake on renal decline. The analysis of primary and secondary outcomes will be conducted at the conclusion of follow-up in July 2016.
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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 | 0,014 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».