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Enregistrement W2167957079 · doi:10.1111/j.1492-7535.2004.01106.x

Prevention of hemodialysis‐related muscle cramps by intradialytic use of sequential compression devices: A report of four cases

2004· article· en· W2167957079 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Ahsan, Mini Gupta, Omar Irfan, Stanley Frinak, Suzette Gendjar, Yayha Osman‐Malik, Jerry Yee

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMuscle crampHemodialysisVenous thrombosisDialysisThrombosisSurgeryAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hemodialysis (HD)-related lower extremity (LE) muscle cramps are a common cause of morbidity in end-stage renal disease patients on maintenance HD. Numerous pharmacologic and physical measures have been tried with variable success rates. METHODS: Sequential compression devices (SCD) improve venous return (VR) and are commonly used to prevent LE deep venous thrombosis in hospitals. We hypothesized that LE cramps are triggered by stagnant venous flow during HD and are preventable by improving VR. We prospectively studied four adult patients (mean age 61 +/- 14 years) on thrice-weekly HD who experienced two or more episodes of LE cramping weekly in the month before the study. SCD were applied before each HD on both legs and compressions were intermittently applied at 40 mmHg during treatment. RESULTS: All four patients reported complete resolution of cramping during the study period that lasted 1 month or 12 consecutive dialysis treatments. CONCLUSION: Application of SCD to LE may prevent the generation of LE HD-related cramping in a select group of patients. Larger, controlled studies are needed to establish the utility of this noninvasive alternative for the prevention of LE HD-related cramps.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,004
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 recherche0,0020,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations20
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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