Proto-dialytic cardiac function relates to intra-dialytic morbid events
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intra-dialytic morbid events (IDME) such as intra-dialytic hypotension (IDH) and muscle cramps frequently complicate haemodialysis (HD). Cardiac dysfunction is highly prevalent in HD patients. We investigated the relationship between proto-dialytic (i.e. early intra-dialytic) cardiac function and IDME in HD patients. METHODS: Heart rate, beat-to-beat blood pressure (BP) and cardiac output were continuously measured during the first 30 min of dialysis treatment using the Task Force™ Monitor. Total peripheral resistance index (TPRI) was calculated from cardiac index (CI) and BP. Univariate, multivariate and logistic regression analyses were employed to relate IDME to haemodynamic predictors; Kaplan-Meier method was employed for time-to-event analysis. RESULTS: Fourteen HD patients (age 67 ± 15 years; 7 females) were studied. Dialysis treatment was complicated by IDH and muscle cramps in 4 and 8 out of 30 sessions, respectively. CI was higher in patients without IDME (2.6 ± 0.5 L/min/m(2)) as compared to those with muscle cramps (2.0 ± 0.3 L/min/m(2)) or IDH (1.8 ± 0.2 L/min/m(2); all P < 0.05). CI and TPRI at baseline independently predicted IDME in a multivariate regression analysis (odds ratio: 0.043 per unit of CI, 95% confidence interval: 0.003-0.611; odds ratio: 1.124 per unit of TPRI, 95% confidence interval: 1.25-1.01). Patients were stratified by tertiles of CI. IDME occurred in the two lower tertiles, whereas patients in the upper tertile were event free (log-rank test, P < 0.002). CONCLUSIONS: Low CI and high TPRI in the first 30 min of HD are associated with an increased risk of IDME.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».