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Enregistrement W2097302311 · doi:10.1177/089686080002000510

What is the Optimal Frequency of Cycling in Automated Peritoneal Dialysis?

2000· article· en· W2097302311 sur OpenAlexaff
Rafael Pérez, Peter G. Blake, Susan McMurray, Lou Mupas, Dimitrios G. Oreopoulos

Notice bibliographique

RevuePeritoneal Dialysis International · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensToronto General HospitalToronto Western HospitalUniversity of TorontoLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeritoneal dialysisMedicineMedical prescriptionUrologyDialysisUreaCreatinineRenal functionSurgeryInternal medicinePharmacologyChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The recent increase in the use of automated peritoneal dialysis (APD) has led to concerns about the adequacy of clearances delivered by this modality. Few clinical studies looking at the effects of varying the individual components of the APD prescription on delivered clearance have been done, and most published data are derived from computer modeling. Most controversial is the optimal frequency of exchanges per APD session. Many centers prescribe 4 to 6 cycles per night but it is unclear if this is optimal. The purpose of this study was to address at what point the beneficial effect of more frequent cycles is outweighed by the concomitant increase in the proportion of the total cycling time spent draining and filling. METHODS: A comparison was made between the urea and creatinine clearances (CCrs) achieved by 4 different APD prescriptions, used for 7 days each, in 18 patients. The prescriptions were for 9 hours each and were all based on 2-L dwell volumes, but differed in the frequency of exchanges. They were 5 x 2 L, 7 x 2 L, and 9 x 2 L, as well as a 50% tidal peritoneal dialysis (TPD) prescription using 14 L. Ultrafiltration, dwell time, glucose absorption, sodium and potassium removal, protein excretion, and relative cost were also compared. Clearances due to day dwells and residual renal function were not included in the calculation. RESULTS: Mean urea clearances were 7.5, 8.6, 9.1, and 8.3 L/night for the four prescriptions respectively. Urea clearance with 9 x 2 L was significantly greater than with the other three prescriptions (p < 0 0.05). Urea clearance with 7 x 2 L and TPD were superior to 5 x 2 L (p < 0.05). Mean CCr was 5.1, 6.1, 6.4, and 5.6 L/night, respectively. Compared to 5 x 2-L, the 7 x 2-L, 9 x 2-L, and TPD prescriptions achieved greater CCr (p < 0.05). Taking both urea and CCr into account, 9 x 2 L was the optimal prescription in 12 of the 18 patients. Ultrafiltration and sodium and potassium removals were all significantly greater with the higher frequency prescriptions. CONCLUSION: The 5 x 2-L prescription significantly underutilizes the potential of APD to deliver high clearances, and 7 x 2 L is a consistently superior prescription if 2-L dwells are being used. Although more costly, 9 x 2 L should be considered if higher clearances are required.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0060,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations40
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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