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Enregistrement W2809659752 · doi:10.4212/cjhp.v50i1.2003

Erythropoietin Use in a Hemodialysis Population

2018· article· en· W2809659752 sur OpenAlexvenueno aff
Diane Chong, Gordon Lane, Nancy M. Waite

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythropoietin and Anemia Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErythropoietinMedicineAnemiaHemodialysisHemoglobinHematocritPopulationDialysisTarget rangeFerritinSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The purpose of this project was to assess how well erythropoietin improves anemia in a hemodialysis population, and if anemia was not resolved, to determine the contributing factors, and to assess the frequency and severity of complications of erythropoietin therapy. DUE criteria were developed based on published literature. Hemodialysis patients initiating erythropoietin therapy were entered in a retrospective chart review. Data were collected from the one month prior to erythropoietin therapy to six months after initiation of erythropoietin. During the six-month period, 54.3% of patients reached the target hemoglobin range of 105-115 g/L, however, at the conclusion of the period, only 32.6% were in the target range. Six months after the initiation of erythropoietin therapy, 78.6% of patients required fewer blood transfusions compared to a six-month baseline period. Seventy eight percent of patients with ferritin concentrations <100 ng/mL received iron supplementation. Eighty-three percent of erythropoietin dose changes were appropriate. Hemoglobin and hematocrit were monitored on average once every two weeks. An elevated diastolic blood pressure was detected in 63% of patients. No seizures or allergic reactions were noted. Our dialysis patients did not receive maximum benefit from erythropoietin. Contributing factors include low initial and maintenance doses, inadequate monitoring of hemoglobin and iron therapy, and inaccurate dose modifications. It is recommended that an algorithm be developed for closing and monitoring of erythropoietin.  RESUME  L'objet de ce projet etait d'evaluer dans quelle mesure l'erythropoietine corrige l'anemie chez les hemodialyses. Si l'anemie n'etait pas corrigee, on determinait les facteurs qui ont contribue a cet etat et on evaluait la frequence et la gravite des  complications du traitement a l'erythropoietine. Des criteres EUM ont ete elabores a partir De la documentation existante. Une analyse retrospective des dossiers medicaux des patients hemodialyses qui amorcaient un traitement a l'erythropoietine a ete menee. Les donnees ont ete recueillies dans le mois precedent le debut du traitement a l'erythropoietine et durant les six mois suivants. Au cours de la periode therapeutique de six mois, 54,3 % des patients ont atteint des taux d'hemoglobine cibles variant entre 105 et 115 g/L; cependant ce taux a chute a seulement 32,6 % au terme du projet. Six mois apres le debut du traitement a l'erythropoietine, 78,6 % des patients ont eu besoin d'un moins grand nombre de transfusions, comparativement a Ia periode initiale. De plus, 78 % des patients dont les concentrations de ferritine etaient inferieures a 100 ng/mL ont recu un supplement de fer. Les modifications posologiques de l'erythropoietine etaient appropriees dans 83 % des cas. Les taux d'hemoglobine et d'hematocrites etaient mesures en moyenne a toutes les deux semaines. On a observe une tension diastolique elevee chez 63 % des patients, mais aucune crise ni reaction allergique. Les patients hemodialyses n'ont pas tire un avantage maximum de l'erythropoietine. Les facteurs ayant contribue a ce phenomene comprennent des doses initiales et d'entretien faibles, une surveillance inadequate des taux d'hemoglobine et du traitement suppletif enfer, et une modification posologique inadequate. On recommande de mettre au point un algorithme des modalites posologiques et de surveillance du traitement a l'erythropoietine.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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