Clinical praxis for assessment of dry weight in <scp>S</scp>weden and <scp>D</scp>enmark: A mixed‐methods study
Notice bibliographique
Résumé
Overhydration is an independent predictor of mortality in hemodialysis (HD) patients. More than 30% of HD patients are overhydrated, motivating the development of new methods for assessing hydration status. This study surveyed clinical praxis and local guidelines for dry weight (DW) assessment in Swedish and Danish HD units, and examined if differences in routines and utilization of bioimpedance spectroscopy (BIS) and other assistive technology affected frequency of DW adjustments and blood pressure (BP) levels. Cross-sectional information on praxis, guidelines and routines, plus treatment-related data from 99 stratified patients were collected. Qualitative data were analyzed with content analysis and interpreted in convergence with statistical analysis of quantitative data in a mixed-methods design. Local guidelines concerning DW existed in 54% of the units. A BIS device was present in 52%, but only half of those units used it regularly, and no correlations to frequency of DW adjustments or BP were found. HD nurses were authorized to adjust DW in 60% of the units; in these units, the frequency of DW adjustments was 1.6 times higher and systolic BP pre-HD 8 mmHg lower. There is a wide variation in routines for DW determination, and there are indications that authorization of HD nurses to adjust DW may improve DW assessment. BIS is sparsely used; its implementation may have been delayed by uncertainty over how to manage the device and interpret measurements. Hence, better methods and guidelines for assessing DW and using BIS need to be developed.
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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 | 0,015 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».