The Variability in Ultrafiltration Achieved with Icodextrin, Possibly Explained
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A recent study by Jeloka et al. (Perit Dial Int 2006; 26:336-40) highlighted the high variability in maximum ultrafiltered volume (UF(max)) and the corresponding dwell time (t(max)) obtained using 7.5% icodextrin solution. We aimed to pinpoint the possible sources of this phenomenon by simulating the icodextrin ultrafiltration (UF) profiles according to the three-pore model of peritoneal transport. METHOD: The individual UF time courses observed in the study by Jeloka et al. (n = 29) were first characterized by linear and quadratic regression. We were then able to identify four main patterns. These were then adapted to UF profiles generated by the three-pore model by systematically altering the values of some model parameters, namely, the mass transfer area coefficient (MTAC or PS) for icodextrin/glucose, the peritoneal UF coefficient (LpS), the plasma colloid osmotic pressure gradient (DeltaPi), and the macromolecular clearance out of the peritoneal cavity (Cl(LF)). RESULTS: Modifications in the PS values caused only marginal variations in UF(max) and t(max), while more significant changes were produced by altering LpS and Cl(LF). However, far more evident was the importance of changes in DeltaPi. In fact, lowering DeltaPi to 14 mmHg caused a steady increase in UF with 10 - 14 hour dwells. On the contrary, the UF profiles became nearly "flat" when DeltaPi was increased to 30 mmHg. The parallel shifts induced by altering icodextrin metabolite concentrations did not markedly influence UF(max) or t(max). CONCLUSION: The UF pattern in icodextrin dwells seem to be mainly determined by the plasma colloid osmotic pressure, while only moderate changes can be seen with alterations in LpS and Cl(LF). The result is not completely unexpected considering that icodextrin acts by inducing a strong colloid osmotic gradient. A number of clinical studies would be needed, however, in order to prove this hypothesis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».