Calculation of Standard Kt/V (stdKt/V) with Corrections for Postdialysis Urea Rebound
Notice bibliographique
Résumé
Recent work has shown that postdialysis urea rebound and equilibrated Kt/V (eKt/V) for short daily therapies, either hemodialysis (HD; Leypoldt et al, 2002 ASN meeting) or hemofiltration (HF; Jaber et al, this meeting), cannot be predicted by the Daugirdas-Schneditz rate equation. We derived a modified rate equation that accurately predicts eKt/V from single-pool Kt/V (spKt/V) and used it to derive nomograms for calculating stdKt/V from spKt/V for therapies containing an arbitrary number (N) of either short (2 hr) or long (8 hr) treatments per week. The modified rate equation was derived using multiple linear regression from measured spKt/V and eKt/V values during conventional (4 hr) HD (n = 21), short (2 hr) HD (n = 21) and short (2–3 hr) HF (n = 33). Values of stdKt/V were calculated using a fixed-volume kinetic model: stdKt/V = 168*(1-exp-[-eKt/V])/t/((1-exp [-eKt/V])/(eKt/V)+ 168/N/t-1), where t = treatment time in hrs. Measured values of spKt/V ranged from 0.38–1.89 and treatment rate (K/V) from 0.10–0.63/hr. The derived modified rate equation was: eKt/V = 0.927*spKt/V− 0.255*K/V. Prediction of eKt/V from this equation was high (r2 = 0.986, p < 0.0001), and calculated relationships between stdKt/V per week and spKt/V per treatment are as shown in the figures below. We suggest that stdKt/V can be predicted from spKt/V values using a modified rate equation and a fixed-volume kinetic model.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».