Comparison of urea clearance in low‐efficiency low‐flux vs. high‐efficiency high‐flux dialyzer membrane with reduced blood and dialysate flow: An in vitro analysis
Notice bibliographique
Résumé
Rapid removal of small molecules during hemodialysis places an acutely ill patient with kidney failure at an increased risk of hemodynamic instability and for dialysis disequilibrium syndrome. The use of high-flux, high-efficiency (HEF) dialyzers may increase this risk despite reductions in blood and dialysate flow. We performed in vitro experiments to compare urea clearance at low dialysate flow and various blood flows using a low-efficiency low-flux (LEF) and a HEF membrane. Compared to LEF, there was a significant increase in the clearance of urea at all blood flows with the HEF (all P values < 0.005). HEF dialyzer (F180NR) had higher urea clearance at a blood flow of 150 mL/min than LEF dialyzer (F5) at blood flow of 300 mL/min (144.1 ± 0.99 vs. 130.1 ± 0.001 mL/min for F180 vs. F5, respectively, P < 0.002). Our data suggest that use of HEF dialyzer are not as safe as LEF in high-risk acute dialysis patients since these are associated with more rapid removal of urea despite reduction in blood and dialysate flow as compared to LEF.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».