What is a surrogate marker for optimal dialysis?
Notice bibliographique
Résumé
To find a surrogate marker to obtain optimal dialysis delivery from the viewpoint of nutrition, 180 maintenance hemodialysis patients (109 males/71 females) were enrolled between October 1999 and June 2006 at our kidney center. In the 449 hemodialysis treatments, ultrapure dialysis solutions and high-flux synthetic membranes were utilized. Parameters were measured by Kt/V(urea) and postdialysis urea rebound, Kc (the cellular membrane clearance for urea), urea clear space (CS), %creatinine generation rate, %lean body mass, total body water, and so on. We examined the correlation between dialysis delivery and nutritional parameters: Kt/V(urea) and postdialysis urea rebound were found to be strongly and negatively correlated with nutritional parameters. However, Kc and CS have shown positive and strong correlations with nutritional parameters such as %creatinine generation rate, %lean body mass, and total body water as well. In addition, the age factor was correlated with Kt/V(urea) positively, and it influenced Kc and CS negatively. As a conventional dialysis parameter, Kt/V(urea) did not reflect nutrition, but Kc was found to improve nutrition due to the increase of the dialysis delivery. Therefore, Kc might be a reliable surrogate marker for optimal dialysis.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».