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Enregistrement W1876913881 · doi:10.1111/hdi.12343

Calculation of the clearance requirements for the development of a hemodialysis‐based wearable artificial kidney

2015· article· en· W1876913881 sur OpenAlexvenueno aff
Dong Ki Kim, Jung Chan Lee, Hajeong Lee, Kwon Wook Joo, Kook‐Hwan Oh, Yon Su Kim, Hyung‐Jin Yoon, Hee Chan Kim

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDialysisArtificial kidneyMedicineHemodialysisCreatinineUrologyIntensive care medicineSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wearable artificial kidney (WAK) has been considered an alternative to standard hemodialysis (HD) for many years. Although various novel WAK systems have been recently developed for use in clinical applications, the target performance or standard dose of dialysis has not yet been determined. To calculate the appropriate clearance for a HD-based WAK system for the treatment of patients with end-stage renal disease with various dialysis conditions, a classic variable-volume two-compartment kinetic model was used to simulate an anuric patient with variable target time-averaged creatinine concentration (TAC), daily water intake volume, daily dialysis pause time, and patient body weight. A 70-kg anuric patient with a HD-based WAK system operating for 24 h required dialysis clearances of creatinine of at least 100, 50, and 25 mL/min to achieve TACs of 1.0, 2.0, and 4.0 mg/dL, respectively. The daily water intake volume did not affect the clearance required for dialysis under various conditions. As the pause time per day for the dialysis increased, higher dialysis clearances were required to maintain the target TAC. The present study provided theoretical dialysis doses for an HD-based WAK system to achieve various target TACs through relevant mathematical kinetic modeling. The theoretical results may contribute to the determination of the technical specifications required for the development of a WAK system.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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