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Enregistrement W2106848718 · doi:10.1111/hdi.12168

Tailoring dialysis and resuming low‐protein diets may favor chronic dialysis discontinuation: Report on three cases

2014· article· en· W2106848718 sur OpenAlexvenueno aff
Giorgina Barbara Piccoli, Gabriella Guzzo, Federica Neve Vigotti, Irene Capizzi, Roberta Clari, Stefania Scognamiglio, Valentina Consiglio, Emiliano Aroasio, Silvana Gonella, Andrea Veltri, Paolo Avagnina

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscontinuationMedicineDialysisHemodialysisDiabetic nephropathyKidney diseaseDiabetes mellitusIntensive care medicineRenal replacement therapyInternal medicineKidneyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renal function recovery (RFR), defined as the discontinuation of dialysis after 3 months of replacement therapy, is reported in about 1% of chronic dialysis patients. The role of personalized, intensive dialysis schedules and of resuming low-protein diets has not been studied to date. This report describes three patients with RFR who were recently treated at a new dialysis unit set up to offer intensive hemodialysis. All three patients were females, aged 73, 75, and 78 years. Kidney disease included vascular-cholesterol emboli, diabetic nephropathy and vascular and dysmetabolic disease. At time of RFR, the patients had been dialysis-dependent from 3 months to 1 year. Dialysis was started with different schedules and was progressively discontinued with a "decremental" policy, progressively decreasing number and duration of the sessions. A moderately restricted low-protein diet (proteins 0.6 g/kg/day) was started immediately after dialysis discontinuation. The most recent update showed that two patients are well off dialysis for 5 and 6 months; the diabetic patient died (sudden death) 3 months after dialysis discontinuation. Within the limits of small numbers, our case series may suggest a role for personalized dialysis treatments and for including low-protein diets in the therapy, in enhancing long-term RFR in elderly dialysis patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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