Effect of personalized nutritional counseling in maintenance hemodialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring nutritional parameters is an integral part of hemodialysis (HD) patient treatment program. The purpose of this study was to evaluate the impact of the personalized nutritional counseling (PNC) on calcium-phosphorus metabolism, potassium, albumin, protein intake, interdialytic weight gain (IDWG), body composition parameters and fluid overload in HD patients. This was a multicenter longitudinal intervention study with 6 months of follow-up and 731 patients on maintenance HD from 34 dialysis units in Portugal were enrolled. Biochemical and body composition parameters were measured at baseline, 1, 3 and 6 months after the PNC. Patient's mean age was 64.9 (95% confidence interval [CI]: 63.8-66.0) years and mean HD time was 59.8 (95% CI: 55.3-64.3) months. Regarding data comparison collected before PNC vs. 6 months after, we obtained, respectively, the following results: patients with normalized protein catabolic rate (nPCR) ≥ 1 g/kg/day = 66.5% vs. 73.5% (P = 0.002); potassium > 5.5 mEq/L = 52% vs. 35.8% (P < 0.001); phosphorus between 3.5 and 5.5 mg/dL = 43.2% vs. 52.5% (P < 0.001); calcium/phosphorus (Ca/P) ratio ≤ 50 mg/dL = 73.2 % vs. 81.4% (P < 0.001); albumin ≥ 4.0 g/dL = 54.8% vs. 55% (P = 0.808); presence of relative overhydration = 22.4% vs. 25% (P = 0.283); IDWG > 4.5% = 22.3% vs. 18.2% (P = 0.068). PNC resulted in a significant decrease in the prevalence of hyperkalemia, hypophosphatemia and also showed amelioration in Ca/P ratio, nPCR and an increase in P of hyphosphatemic patients. Our study suggests that dietetic intervention contributes to the improvement of important nutritional parameters in patients receiving hemodialysis treatment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».