Management of Anemia in Children Receiving Chronic Peritoneal Dialysis
Notice bibliographique
Résumé
Little information exists regarding the efficacy, modifiers, and outcomes of anemia management in children with CKD or ESRD. We assessed practices, effectors, and outcomes of anemia management in 1394 pediatric patients undergoing peritoneal dialysis (PD) who were prospectively followed in 30 countries. We noted that 25% of patients had hemoglobin levels below target (<10 g/dl or <9.5 g/dl in children older or younger than 2 years, respectively), with significant regional variation; levels were highest in North America and Europe and lowest in Asia and Turkey. Low hemoglobin levels were associated with low urine output, low serum albumin, high parathyroid hormone, high ferritin, and the use of bioincompatible PD fluid. Erythropoiesis-stimulating agents (ESAs) were prescribed to 92% of patients, and neither the type of ESA nor the dosing interval appeared to affect efficacy. The weekly ESA dose inversely correlated with age when scaled to weight but did not correlate with age when normalized to body surface area. ESA sensitivity was positively associated with residual diuresis and serum albumin and inversely associated with serum parathyroid hormone and ferritin. The prevalence of hypertension and left ventricular hypertrophy increased with the degree of anemia. Patient survival was positively associated with achieved hemoglobin and serum albumin and was inversely associated with ESA dose. In conclusion, control of anemia in children receiving long-term PD varies by region. ESA requirements are independent of age when dose is scaled to body surface area, and ESA resistance is associated with inflammation, fluid retention, and hyperparathyroidism. Anemia and high ESA dose requirements independently predict mortality.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».