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Enregistrement W1919537353 · doi:10.1111/j.1542-4758.2011.00577.x

Dialysate saving by automated control of flow rates: Comparison between individualized online hemodiafiltration and standard hemodialysis

2011· article· en· W1919537353 sur OpenAlexvenueno aff
Enisa Mešić, Andreas Böck, Lajos Major, L Vaslaki, Klára Berta, Björn Wíkström, Bernard Canaud, Ralf Wojke

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFresenius Medical Care North America
Mots-clésHemodialysisMedicineKt/VDialysisUrologyDialysis adequacyUreaRandomized controlled trialInternal medicineSurgeryCardiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cost reduction and quality improvement seem to be conflicting issues. However, online hemodiafiltration (oHDF) with new automatic functions offers a cost-efficient therapy compared to hemodialysis (HD). Seven dialysis centers conducted a randomized clinical trial with cross-over design: high-flux HD vs. postdilutional oHDF with functions coupling both dialysate and substitution flow rates to blood flow rates. During the 6 weeks of the study, all treatment parameters remained unchanged for HD and oHDF, apart from dialysate and substitution flow rate. Treatment data were recorded during each treatment, and predialytic and postdialytic concentrations of urea were recorded at the end of each study phase. The analysis involved 956 treatments of 54 patients. The mean dialysate consumption was 123.2 ± 6.4 l for HD and 113.4 ± 14.9 l for oHDF (p < 0.0001), the mean dialysis dose was 1.42 ± 0.23 for HD and 1.47 ± 0.26 for oHDF (p < 0.0001); oHDF resulted in a lower dialysate consumption (8.0% less) and a slightly increased dialysis dose (Kt/V 3.5% higher) compared to HD. oHDF with the investigated automatic functions offers substantial savings in dialysate consumption without decreasing dialysis dose.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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