Successful management of severe hyponatremia in CKD‐VD: In a cost limited setting
Notice bibliographique
Résumé
Patients with end stage renal disease (ESRD) and severe hyponatremia always pose a challenge to manage. It is necessary to correct biochemical parameters, advanced azotemia, and fluid overload with conventional haemodialysis (HD) but it may correct serum sodium (Na) rapidly resulting in neurological complications like seizures and osmotic demyelination syndrome. Continuous renal replacement therapy (CRRT) is an ideal modality to manage such patients. However, most of the centers in the developing or underdeveloped nations do not have CRRT facility. We present two cases of ESRD, who had advanced azotemia requiring dialysis, also had persistent vomiting and severe hyponatremia (one with Na 107, another with Na 109 mEq/L), both cases were managed with conventional HD using dialysate Na concentration of 128 mEq/L (lowest permissible level of Na in a traditional HD machine) and keeping the blood flow of 50 mL/min. The serum Na increased by 1 mEq/L/h during first HD session, during the next session blood flow increased to 100 mL/min, and serum Na increased by two mEq/L/h. At the end of 48 hours, we were able to successfully correct serum Na by 18 mEq/L, with complete resolution of uremic manifestations and no neurological deficits. The current reports highlight management of hyponatremia in newly diagnosed ESRD in a cost limited setting.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».