Online measurement of hemodialysis adequacy using effective ionic dialysance of sodium—a review of its principles, applications, benefits, and risks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dialysis dose is an important determinant of clinical outcomes in patients with end stage renal disease on maintenance dialysis. In clinical practice dialysis dose is monitored at least monthly by urea clearance based on Urea Kinetic Modeling. Online clearance monitoring using effective ionic dialysance (EID) of sodium (Na+) is available on some hemodialysis machines. This paper reviews the background, methodology, additional applications, and potential risks associated with EID. Effective ionic dialysance provides a reliable, real‐time, noninvasive, and inexpensive measurement of dialysis dose during an ongoing hemodialysis (HD) session to allow interventions and assess the impact of these changes on clearance. Surveillance of vascular access flow rates can be used to screen for access dysfunction and refer for interventions. There is a concern that EID measurements may cause Na+ loading because of high dialysate Na+ used during these measurements, however, mathematical models, in vitro experiments, and clinical studies in patients on maintenance HD do not show any evidence of Na+ loading during EID measurements. We cannot rule out the possibility of nonosmotic Na+ accumulation in the skin because no published literature exists on this topic as it pertains to clearance measurements based on EID of Na+.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».