Considerations and Challenges in Defining Optimal Iron Utilization in Hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
Trials raising concerns about erythropoiesis-stimulating agents, revisions to their labeling, and changes to practice guidelines and dialysis payment systems have provided strong stimuli to decrease erythropoiesis-stimulating agent use and increase intravenous iron administration in recent years. These factors have been associated with a rise in iron utilization, particularly among hemodialysis patients, and an unprecedented increase in serum ferritin concentrations. The mean serum ferritin concentration among United States dialysis patients in 2013 exceeded 800 ng/ml, with 18% of patients exceeding 1200 ng/ml. Although these changes are broad based, the wisdom of these practices is uncertain. Herein, we examine influences on and trends in intravenous iron utilization and assess the clinical trial, epidemiologic, and experimental evidence relevant to its safety and efficacy in the setting of maintenance dialysis. These data suggest a potential for harm from increasing use of parenteral iron in dialysis-dependent patients. In the absence of well powered, randomized clinical trials, available evidence will remain inadequate for making reliable conclusions about the effect of a ubiquitous therapy on mortality or other outcomes of importance to dialysis patients. Nephrology stakeholders have an urgent obligation to initiate well designed investigations of intravenous iron in order to ensure the safety of the dialysis population.
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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 | 0,032 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».