Hemodialysis prescription education decreases intradialytic hypotension
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intradialytic hypotension (IDH) is associated with increased morbidity and mortality. We studied the impact of an education program and hemodialysis (HD) prescription optimization on the frequency of IDH. METHODS: We compared chronic HD patients during 2 retrospective time periods: a control period and the study period which occurred after 2 months of physician education and HD prescription optimization. Primary study outcomes were the frequency of HD sessions complicated by IDH, and the prevalence of IDH-prone patients. RESULTS: There were 91 and 82 patients in the control and study periods, respectively. In the study period, 11% (115/1107) of HD sessions were complicated by IDH vs. 17% (189/1103) in the control period (p = 0.0002). There was a decreased odds ratio for IDH in the study period compared with control (odds ratio [OR] = 0.59; 95% confidence interval [95% CI], 0.40-0.86; p = 0.007). Compared with control, more patients in the study period were prescribed at least 2 preventative strategies (42% vs. 61%, p = 0.02), including increased use of cool dialysate (55% vs. 89%, p<0.001). Cool dialysate reduced the odds of IDH by 50% (OR = 0.50; 95% CI, 0.30-0.86; p = 0.012). CONCLUSION: HD prescription education with concurrent use of multiple preventative strategies is associated with a significant decrease in IDH.
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 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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».