A meta‐analysis of sodium profiling techniques and the impact on intradialytic hypotension
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Hemodialysis has improved in recent years, however, despite such improvements, intra-dialytic hypotensive episodes still persist which can lead to a reduction in the overall effectiveness of the treatment. Profiling sodium levels during dialysis can improve vascular refilling and therefore may prevent hypotensive events. A number of profiling methods exist and this meta-analysis set out to examine the effectiveness of these methods. Methods To assess the effectiveness of hemodialysis sodium profiling techniques. A review and meta-analysis analytical framework was used. A search was conducted using Medline, Embase and CINAHL, Scopus and Web of Knowledge between 1946 and 2014 of published English-language peer reviewed randomized control studies. In total 10 articles were retrieved and included in the review. All data was abstracted with a standardized data collection form. Stata 11.2 (Stata Corp) was used to analyse the data. Actual numbers of hypotensive events were pooled between studies. Analysis of subgroups was performed on sodium profile type. The data were further investigated using meta-regression. Publication bias was also tested. Findings Stepwise profiling was shown to be statistically significantly effective in reducing intradialytic episodes. Results demonstrated that linear sodium profiling was not effective in reducing hypotensive events during dialysis. Discussion This review has shown that using stepwise profiling is more effective at reducing intra-dialytic symptoms than other profiling methods. There was no evidence that linear profiling method was any more effective than conventional dialysis and in fact the results showed the reverse.
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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 | 0,017 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».