MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2089237676 · doi:10.1046/j.1492-7535.2003.01282.x

Use of NIMH for determination of dry weight and prevention of dialysis associated morbidity in children.

2003· article· en· W2089237676 sur OpenAlexvenueno aff
Elena Levtchenko, D. Creemers, D.v. Schaijk, I. Rijbroek, Carin D. Schröder

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHemodialysisHematocritDialysisBlood volumeUltrafiltration (renal)Medical prescriptionSurgeryInternal medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The majority of hemodialysis (HD) treatments incorporate a prescription for fluid removal targeted to a patients “dry” weight. Hypotension, cramps or headache often complicates fluid removal in children. The purpose of this study was to evaluate whether non-invasive blood volume monitoring by hematocrit could be used for the determination of dry weight and prevention of intra-dialytic complaints in children on chronic HD. Patients and methods: 128 dialysis sessions in 16 patients, aged 3–17 years, were evaluated. Non-invasive monitoring of hematocrit (NIMH) (Crit-lineTM, HemaMetrics) was performed during the whole HD session and expressed as % Δ of blood volume (%BVΔ). Results: Changes in blood volume significantly correlated with the changes of patient's weight during hemodialysis treatments (p = 0.001). Thirty HD sessions were complicated by symptomatic hypotension in 12 patients. Conclusion: Changes in blood volume measured by Crit-line correlate with the changes of patient's weight during hemodialysis treatments. Complicated HD sessions were associated with lower halfway %BVΔ. This indicates that NIMH might be useful for the determination of dry weight and for prevention of intra-dialytic morbidity in children by remodeling of the ultrafiltration profile.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHemodialysis International→Même sujetDialysis and Renal Disease Management→Travaux en français237 207→