Feasibility of sustained low efficiency dialysis in critically sick pediatric patients: A multicentric retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Sustained low-efficiency dialysis (SLED) has emerged as a cost effective alternative to Continuous Renal Replacement Therapy in the management of hemodynamically unstable adult patients with acute kidney injury. The objective of the study was to document the SLED practices in these centers, and to look at the feasibility, and tolerability of SLED in critically sick pediatric patients. METHODS: It was a retrospective record review from January 2010 to June 2016 done in four tertiary pediatric nephrology centers in India. All pediatric patients undergoing SLED in the collaborating centers were included in the study. Basic demographic data, prescription parameters and outcomes of patients were recorded. FINDINGS: During the study period a total of 68 children received 211 sessions of SLED. PRISM score at admission in patients was 13.33 ± 9.15. Fifty-seven patients were ventilated (84%). Most of the patients had one or more organ system involved in addition to renal (n = 64; 94%). Heparin free sessions were achievable in 153 sessions (72%). Out of 211 sessions, 148 sessions were on at least one inotrope (70.1%). Overall premature terminations had to be done in 27 sessions (13% of all sessions), out of which 7 sessions had to be terminated due to circuit clotting (3.3%). Intradialytic hypotension or need for inotrope escalation was seen in 31 (15%) sessions but termination of the session for drop in BP was required in only 20 (9%) sessions. CONCLUSION: SLED is a feasible method of providing renal replacement in critically ill pediatric 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».