Incremental peritoneal dialysis: New ideas about an old approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coping with the transition from end‐stage kidney disease to dialysis can be challenging for patients and their care partners. Introducing incident dialysis patients to incremental forms of dialysis is associated with better quality of life and reduced cost. Incremental hemodialysis (HD) has generated significant interest over the last decade with treatments that focus on clinical criteria rather than prespecified Kt/Vurea targets. Incremental peritoneal dialysis (PD) has traditionally focused on the sum of residual renal and peritoneal clearances to achieve a specific Kt/Vurea value. Gradual increases in the PD dose were prescribed as the residual kidney function declined. Adopting a new approach to incremental PD similar to what has been done for incremental HD would obviate the need for Kt/Vurea and focus exclusively on clinical criteria. New incremental PD may be considered less disruptive to incident dialysis patients, and may be more likely to be accepted as treatment. It will also reduce our obsession with small solute kinetics and enhance encounters with patients by focusing instead on the holisitc clinical assessment.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,045 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».