Percutaneous perfusion monitoring for the detection of hemodialysis induced cardiovascular injury
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The safe delivery of hemodialysis (HD) faces dual challenges; the accurate detection of systemic circulatory stress producing cardiovascular (CV) injury, and the ability to enable effective preemptive intervention for such injury. We performed a pilot study to examine the capability of a new noninvasive, real-time monitoring system to detect the deleterious effects of HD on CV stability. METHODS: Monitoring System, Intelomed, Inc., Warrendale, PA, USA). Longitudinal strain (LS) values for 12 left ventricular segments were generated using speckle-tracking software (EchoPac, GE), to assess the presence of HD-induced regional wall motion abnormalities (RWMA), indicative of myocardial stunning. FINDINGS: A reduction in pulse strength (PS) of ≥40% detected by CVI was associated with the development of RWMA (P = 0.005). This reduction occurred in 6/8 patients, all of whom exhibited myocardial stunning. Two patients had no significant reduction in PS nor evidence of myocardial stunning. In subjects with cardiac stunning, the decrease in PS was evident early during HD, 11.49 ± 10 minutes into HD treatment, prior to the detection of RWMA, which were assessed at peak HD stress, mean 210 ± 16.43 minutes into HD treatment. DISCUSSION: Percutaneous perfusion monitoring, using pulse wave analysis, appears to be useful in identifying circulatory stress during HD and predicting the development of HD-induced myocardial stunning with a lead time long enough to consider timely intervention.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».