Quality of hemodialysis water in a resource‐poor country: The <scp>N</scp>igerian example
Notice bibliographique
Résumé
Hemodialysis (HD) patients are exposed to large volumes of water, separated from patients' blood by semipermeable membrane of dialyzers. Chemical contaminants in poorly treated water impact negatively on quality of life of these patients. This survey was carried out to assess the HD water quality in Lagos, Nigeria. Ten milliliters of feed and treated water from all six HD centers in Lagos were tested for aluminum, copper, zinc, magnesium, calcium using atomic absorption spectrometry; sodium and potassium were tested using flame photometry, fluoride with molecular photoluminescence method; sulfate using turbidimetry, nitrates measured by cadmium column reduction method, chloramines and free chlorine were measured using N, N-diethyl-1-P-phenylenediamine colorimetric method. Information on sources of feed water, frequency of testing of HD water, methods of water treatment, type of water purification system and maintenance was also obtained. All centers used borehole as main source of water supply. None of the centers met Association for the Advancement of Medical Instrumentation (AAMI) guidelines for most chemical contaminants. Only chlorine (0.48 ± 0.07 mg/L) and potassium (3.9 ± 0.95 mg/L) levels met AAMI standards after treatment. Mean levels of chemical contaminants in treated water were as follows: aluminum 0.04 ± 0.01 mg/L, zinc 0.27 ± 0.08 mg/L, chloramines 0.16 ± 0.03 mg/L, fluoride 1.83 ± 0.40 mg/L, sulfate 117 ± 86.1 mg/L which were mildly elevated; calcium 126.00 ± 22.7 mg/L, sodium 179 ± 25.6 mg/L, and nitrate 70.5 ± 50.8 mg/L, which were markedly elevated; and magnesium 8.3 ± 3.38 mg/L, which was moderately elevated above AAMI recommended levels. HD water quality is poor in our environment. Concerted efforts are required to ensure good quality water for HD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».