Clinical use of high‐efficiency hemodialysis treatments: Long‐term assessment
Notice bibliographique
Résumé
Significant technological changes in blood flow rate, dialyzer membrane permeability, bicarbonate dialysate, and ultrafiltration-controlled delivery systems permitted the implementation of 3 modifications to conventional hemodialysis as follows: high-efficiency hemodialysis (HEHD), high-flux hemodialysis (HFHD), and double-high-flux hemodiafiltration (HDF). The impact of these techniques on the quantity of the treatment administered and treatment time were assessed. One hundred and eighty-three patients were enrolled over 6 years. Monthly Kt/Vurea and dialysis treatment time were compared among the treatment techniques. In vivo extracorporeal clearances were measured for the dialyzers used. In vivo kinetically derived effective dialyzer clearances were calculated from Kt/V. Patient survival and standardized mortality ratio (SMR) were determined for each treatment modality. Treatment time averaged 192+/-28, 176+/-29, and 159+/-32 min, Kt/Vurea averaged 1.33+/-.34, 1.29+/-.30, 1.41+/-.32, and in vivo delivered urea clearance averaged 222+/-51, 272+/-34, and 333+/-43 mL/min for HEHD, HFHD, and HDF, respectively. These results were achieved even in patients with body weights in excess of 80 kgs. Net ultrafiltration rate during the treatment reached 20-30 mL/min, without clinical untoward effects. Blood flow rate ranged between 450-650 mL/min in all patients. Kaplan-Meier Survival analysis yielded a significant difference when high-efficiency treatments were compared with USRDS outcomes. Standardized mortality ratio analysis showed significance for only HDF vs. USRDS. High-efficiency treatments can provide the same quantity of treatment in a shorter period of time without affecting mortality. The increased spectrum of solutes removal provided by HFHD and HDF may be a further advantage of these treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».