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Enregistrement W2140181926 · doi:10.1111/j.1542-4758.2012.00671.x

The effect of hemodialysis ultrafiltration on changes in whole blood viscosity

2012· article· en· W2140181926 sur OpenAlexvenueno aff
Shayan Shirazian, Liliana Rios‐Rojas, James Drakakis, Sudharani Dikkala, Paula Dutka, Marc Duey, Daniel J. Cho, Steven Fishbane

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemodialysisMedicineHematocritDialysisInternal medicineBlood viscosityUltrafiltration (renal)Blood volumeUrologyCardiologySurgeryChromatographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increased whole blood viscosity (WBV) can be injurious to the vascular endothelium and increase the risk of atherothrombotic events. This study examined the effect of hemodialysis ultrafiltration (UF) on WBV, with a focus on high vs. low-volume UF patients. In stable hemodialysis patients, blood was drawn for hematocrit (Hct) and WBV at the start, midpoint, and at the end of dialysis. For analysis, patients were divided into high UF (≥2700 mL) or low UF (<2700 mL) groups. A total of 59 patients completed the study. Mean Hct increased during dialysis in both groups. The intradialytic increase in Hct was significantly greater in the high vs. the low UF group (3.2% vs. 1.28%, P = 0.01), with a significantly higher end-dialysis Hct in the high UF group (40.5% vs. 38%, P = 0.02). At the end of dialysis, both high shear rate WBV (P < 0.01) and low shear rate WBV (P < 0.01) were significantly higher in the high UF compared with the low UF group. There was an approximately two-fold greater increase in high shear rate (P < 0.01) and low shear rate (P = 0.01) WBV during dialysis in high vs. low UF groups. The increase in high shear rate WBV during dialysis was significantly correlated with an increase in Hct (R(2) = 0.63, P < 0.01). We found that hemodialysis UF causes a surge in WBV. The surge was of greater magnitude in high than in low UF 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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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