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Enregistrement W2185244296 · doi:10.1111/hdi.2000.4.1.68

Volume Control in Hemodialysis Patients

2000· article· en· W2185244296 sur OpenAlexvenueno aff
Bernard Charra, Charles Chazot, Jean‐Marc Hurot, Guillaume Jean, Jean-Claude Terrat, Thierry Vanel, Guy Laurent

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHemodialysisBlood pressureDialysisWeight gainVolume overloadBlood volumeUltrafiltration (renal)SalineDry weightExtracellular fluidIntensive care medicineCardiologyConfoundingBody weightInternal medicineHeart failureExtracellular

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular disease is the main cause of the high mortality of dialysis patients and is largely due to poor control of blood pressure. Establishing and maintaining normal extracellular volume (ECV) is required to achieve normotension. The dry weight concept links ECV and blood pressure by a simple clinical relationship. Dry weight is the ideal postdialysis weight that allows a constantly normal blood pressure to be maintained without using antihypertensive medications. Maintenance of normal ECV requires control of salt intake to reduce interdialytic weight gain ( i.e., saline overload) combined with the diffusive and convective removal of salt and water from the body during dialysis sessions. Several problems are to be faced when using the dry weight method. Clinical evaluation must take into account the following confounding factors: weight varies with nutrition, clinical symptoms are unspecific and sometimes discordant, and there is a lag time between ECV and blood pressure changes. On the other hand, achievement of dry weight is hampered by dialysis times that are too short (and weight gains that are too high), by antihypertensive medications, and by poor heart conditions. A longer session time allows for a slower, easier, and more comfortable ultrafiltration.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations4
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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