Comparison of sampling methods for obtaining accurate coagulation values in hemodialysis patients with heparinized central venous catheters.
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring coagulation values in hemodialysis (HD) is integral to the care of patients with central venous catheters (CVCs) to maintain catheter patency. HD patients can have problems providing blood samples and may experience discomfort with venipuncture, but no consensus in the literature is available to identify a reliable and efficient method of obtaining an international normalization ratio (INR) value from a heparinized CVC line. This was a comparative study of three different methods of blood sampling for INR values. The INR samples were obtained from a peripheral venipuncture site, the CVC line, and the arterial bloodline sample port. The peripheral INR sample was used as the gold standard. The study occurred in a 60-station hemodialysis center in a 428-bed, urban, acute care hospital. The sample included 33 HD patients with patent dialysis CVC lines. Blood samples were drawn with a standardized protocol during one HD session from each of the three sites. The Pearson correlation coefficient for the peripheral sample versus the CVC line sample was 0.97 (p < 0.001) and was 0.99 (p < 0.001) between the peripheral sample and the arterial bloodline sample. Results revealed that both alternative methods are suitable for taking INR samples. As a result of this study, the arterial bloodline sample port method for INR sampling was introduced into the HD unit at this hospital. This method has proven to be simple, quick, accurate, and noninvasive to renal patients.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».