Treating mineral metabolism disorders in patients undergoing long hemodialysis: A search for an optimal strategy
Notice bibliographique
Résumé
In hemodialysis (HD) patients, mineral metabolism (MM) disorders have been associated with an increased mortality rate. We report the evolution of MM parameters in a stable HD population undergoing long hemodialysis by performing an annual cross-sectional analysis for every year from 1994 to 2008. The therapeutic strategy has changed: the dialysate calcium concentration has decreased from a mean of 1.7 +/- 0.1 to 1.5 +/- 0.07 mmol/L and has been adapted to parathyroid hormone serum levels (from 1 to 1.75 mmol/L). The use of calcium-based and aluminum-based phosphate binders has decreased and they have been replaced by sevelamer; alfacalcidol has partly been replaced by native vitamin D. The percentage of patients with a parathyroid hormone serum level between 150 and 300 pg/mL has increased from 9% to 67% (P<0.001); the percentage of patients with phosphataemia between 1.15 and 1.78 mmol/L has increased from 39% to 84% (P<0.001). The percentage of those with albumin-corrected calcemia between 2.1 and 2.37 mmol/L has increased from 29% to 61% (P<0.001), and that of patients with a calcium-phosphorous product (Ca x P) level >4.4 mmol/L decreased from 8.8% to 2% (P=0.02). Although patients undergo long and intensive HD treatment, MM disorders are common. However, an appropriate strategy, mostly consisting of native vitamin D supplementation, progressive replacement of calcium-based phosphate binders with non-calcium-based ones, and individualization of dialysis session duration and dialysate calcium concentration, would result in a drastic improvement.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».