Phosphate removal model: An observational study of low‐flux dialyzers in conventional hemodialysis therapy
Notice bibliographique
Résumé
Precise assessing phosphate removal by hemodialysis (HD) is important to improve phosphate control in patients on maintenance HD. We reported a simple noninvasive model to estimate phosphate removal within a 4-hour HD. One hundred sixty-five patients who underwent HD 4 hours per session using low-flux dialyzers made of polysulfone (1.2 m(2)) or triacetate (1.3 m(2)) were enrolled. Blood flows varied from 180 to 300 mL/min. Effluent dialysate samples were collected during the 4-hour HD treatment to measure the total phosphate removal. Predialysis levels of serum phosphate, potassium, hematocrit, intact parathyroid hormone, total carbon dioxide (TCO(2)), alkaline phosphatase, clinical and dialysis characteristics were obtained. One hundred thirty-five observations were randomly selected for model building and the remaining 30 for model validation. Total amount of phosphate removal within the 4-hour HD was mostly 15-30 mmol. A primary model (model 1) predicting total phosphate removal was Tpo(4) = 79.6 × C(45) (mmol/L) - 0.023 × age (years) + 0.065 × weight (kg) - 0.12 × TCO(2) (mmol/L) + 0.05 × clearance (mL/min) - 3.44, where C(45) was phosphate concentration in spent dialysate measured at the 45 minute of HD and clearance was phosphate clearance of dialyzer in vitro conditions offered by manufacturer's data sheet. Since the parameter TCO(2) needed serum sample for measurement, we further derived a noninvasive model (model 2):Tpo(4) = 80.3 × C(45) - 0.024 × age + 0.07 × weight + 0.06 × clearance - 8.14. Coefficient of determination, root mean square error, and residual plots showed the appropriateness of two models. Model validation further suggested good and similar predictive ability of them. This study derived a noninvasive model to predict phosphate removal. It applies to patients treated by 4-hour HD under similar conditions.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».