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Enregistrement W2924039977 · doi:10.1038/s41598-018-36975-z

Global Variation of Nutritional Status in Children Undergoing Chronic Peritoneal Dialysis: A Longitudinal Study of the International Pediatric Peritoneal Dialysis Network

2019· article· en· W2924039977 sur OpenAlexaff
Franz Schaefer, Laura Benner, Dagmara Borzych–Dużałka, Joshua J. Zaritsky, Hong Xu, Lesley Rees, Zenaida L. Antonio, Erkin Serdaroğlu, Nakysa Hooman, Hiren P. Patel, Lale Sever, Karel Vondrák, Joseph T. Flynn, Anabella Rébori, William Wong, Tuula Hölttä, Zeynep Yürük Yıldırım, Bruno Ranchin, Ryszard Grenda, Sara Testa, Dorota Drożdż, Attila J. Szabó, Loai Eid, Biswanath Basu, Renata Vitkevič, Cynthia Wong, Stephen J. Pottoore, Dominik N. Müller, Ruhan Düşünsel, Claudia González, Marc Fila, Lisa Sartz, Anja Sander, Bradley A. Warady, M Adragna, Paula Coccia, Ángela Suárez, Patricia G. Vallés, Reza Salim, Laura Alconcher, Klaus Arbeiter, K. van Hoeck, Vera Hermina Kalika Koch, Elizabeth Harvey, Colin White, M. Valenzuela, Jorge Villagrá, F. Cano, M Contreras, A. Vogel, Pedro Sepúlveda Zambrano, P Hevia, Mc Chiu, Jie Ding, Juan José Vanegas, Lina María Serna-­Higuita, G. Roussey, Tim Ulinski, Saoussen Krid, Michel Fischbach, Jérôme Harambat, Ch. Samaille, Rainer Büscher, Jun Oh, Lars Pape, Ulrich John, Günter Klaus, H. Billing, C. Stafanidis, Fotiοs Papachristou, Arvind Bagga, Madhuri Kanitkar, Rajiv Sinha, Sanjum S. Sethi, Enrico Verrina, Enrico Vidal, Giovanna Leozappa, Daniel Landau, Il Soo Ha, Kyu-hyun Paik, Ahmad Bilal, E Sahpazova, Yam-Ngo Lim, Lorena Sànchez Barbosa, Jaap W. Groothoff, Y. Konijenberg, Yolanda Silva, M. Al Ryami, Bożena Leszczyńska, Maria Szczepańska, O Brumariu, Jameela A. Kari, D Kruscić, Hui‐Kim Yap, Gema Ariceta, Mireia Aguirre, Fernando Santos, Bogna Niwinska-Faryna, Aysun Karabay Bayazıt, C. A. S. Bakkaloglu, Sevcan A. Bakkaloğlu, İlmay Bilge, Önder Yavaşcan, S. Mir, Eva Šimková, M. Christian, Larry A. Greenbaum, Alicia M. Neu, David J. Askenazi, A. Al-Akash, Sarah J. Swartz, P. Brophy, Michelle N. Rheault, Madan Mohan Pradhan

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensBC Children's HospitalHospital for Sick ChildrenChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesFresenius Medical Care North America
Mots-clésUnderweightMedicineOverweightPeritoneal dialysisObesityBody mass indexPediatricsDialysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While children approaching end-stage kidney disease (ESKD) are considered at risk of uremic anorexia and underweight they are also exposed to the global obesity epidemic. We sought to investigate the variation of nutritional status in children undergoing chronic peritoneal dialysis (CPD) around the globe. The distribution and course of body mass index (BMI) standard deviation score over time was examined prospectively in 1001 children and adolescents from 35 countries starting CPD who were followed in the International Pediatric PD Network (IPPN) Registry. The overall prevalence of underweight, and overweight/obesity at start of CPD was 8.9% and 19.7%, respectively. Underweight was most prevalent in South and Southeast Asia (20%), Central Europe (16.7%) and Turkey (15.2%), whereas overweight and obesity were most common in the Middle East (40%) and the US (33%). BMI SDS at PD initiation was associated positively with current eGFR and gastrostomy feeding prior to PD start. Over the course of PD BMI SDS tended to increase on CPD in underweight and normal weight children, whereas it decreased in initially overweight patients. In infancy, mortality risk was amplified by obesity, whereas in older children mortality was markedly increased in association with underweight. Both underweight and overweight are prevalent in pediatric ESKD, with the prevalence varying across the globe. Late dialysis start is associated with underweight, while enteral feeding can lead to obesity. Nutritional abnormalities tend to attenuate with time on dialysis. Mortality risk appears increased with obesity in infants and with underweight in older children.

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)0,001
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations46
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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