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Enregistrement W1745253521 · doi:10.1111/hdi.12336

Clinical praxis for assessment of dry weight in <scp>S</scp>weden and <scp>D</scp>enmark: A mixed‐methods study

2015· article· en· W1745253521 sur OpenAlexvenueno aff
Jenny Stenberg, Magnus Lindberg, Hans Furuland

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSigne och Olof Wallenius StiftelseLandstinget i Uppsala län
Mots-clésMedicinePraxisDanishHemodialysisDry weightAuthorizationBlood pressureInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,368 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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