Citrate anticoagulation in a piglet model of pediatric continuous renal replacement therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop pediatric guidelines for the use of citrate as a regional anticoagulant for continuous renal replacement therapy (CRRT) using a neonatal piglet model. DESIGN: Prospective observational study. SETTING: Animal laboratory in the research center of a tertiary-level children's hospital. SUBJECTS: Ten neonatal piglets. INTERVENTIONS AND MEASUREMENTS: Using a venovenous CRRT circuit and filter, we randomly altered the filter blood flow rate, replacement flow rate, and citrate flow rate over conventional pediatric ranges. Measured end points were prefilter serum ionized calcium and citrate levels. MAIN RESULTS: A prefilter serum citrate concentration of 6 mmol/L is required to maintain the prefilter ionized calcium < or =0.4 mmol/L. Using multiple regression analysis on collected data, we derived a formula to predict prefilter serum citrate for combinations of replacement flow rate, blood flow rate, and citrate flow rate. CONCLUSIONS: The available literature and our past experience indicate that a prefilter ionized calcium < or =0.4 mmol/L is required to anticoagulate a CRRT circuit; a prefilter serum citrate concentration of 6 mmol/L is required to achieve this. Our multiple regression analysis can be expressed graphically to allow easy calculation of the required citrate flow rate, given the knowledge of the replacement flow rate and blood flow rate. Our results provide the first guidelines for the use of citrate as a regional anticoagulant in a pediatric-size model of CRRT.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».