MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2943584917 · doi:10.1681/asn.2018121194

Renal Perfusion during Hemodialysis: Intradialytic Blood Flow Decline and Effects of Dialysate Cooling

2019· article· en· W2943584917 sur OpenAlexafffund
Raanan Marants, Elena Qirjazi, Claire Grant, Ting‐Yim Lee, Christopher W. McIntyre

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesKidney Foundation of Canada
Mots-clésHemodialysisMedicineDialysisPerfusionCardiologyInternal medicineMyocardial stunningCirculatory systemIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Statement Residual renal function (RRF) characteristically declines after patients with ESRD initiate dialysis. Although RRF preservation correlates with improved outcomes, poor understanding of the pathophysiology underlying RRF decline limits protection strategies. Previous research found that dialysate cooling reduces hemodialysis-induced circulatory stress and protects the brain and heart from ischemic injury. To examine renal perfusion decline during hemodialysis and the effects of cooling, the authors used computed tomography perfusion imaging to scan patients undergoing continuous dialysis with or without dialysate cooling. They found an acute decrease in renal perfusion during hemodialysis, a first step toward characterizing hemodialysis-mediated RRF loss. Dialysate cooling ameliorated this decline but this effect did not reach statistical significance. Further study is needed to explore the potential of dialysis-based interventions to slow RRF decline. Background Residual renal function (RRF) confers survival in patients with ESRD but declines after initiating hemodialysis. Previous research shows that dialysate cooling reduces hemodialysis-induced circulatory stress and protects the brain and heart from ischemic injury. Whether hemodialysis-induced circulatory stress affects renal perfusion, and if it can be ameliorated with dialysate cooling to potentially reduce RRF loss, is unknown. Methods We used renal computed tomography perfusion imaging to scan 29 patients undergoing continuous dialysis under standard (36.5°C dialysate temperature) conditions; we also scanned another 15 patients under both standard and cooled (35.0°C) conditions. Imaging was performed immediately before, 3 hours into, and 15 minutes after hemodialysis sessions. We used perfusion maps to quantify renal perfusion. To provide a reference to another organ vulnerable to hemodialysis-induced ischemic injury, we also used echocardiography to assess intradialytic myocardial stunning. Results During standard hemodialysis, renal perfusion decreased 18.4% ( P <0.005) and correlated with myocardial injury ( r =−0.33; P <0.05). During sessions with dialysis cooling, patients experienced a 10.6% decrease in perfusion (not significantly different from the decline with standard hemodialysis), and ten of the 15 patients showed improved or no effect on myocardial stunning. Conclusions This study shows an acute decrease in renal perfusion during hemodialysis, a first step toward pathophysiologic characterization of hemodialysis-mediated RRF decline. Dialysate cooling ameliorated this decline but this effect did not reach statistical significance. Further study is needed to explore the potential of dialysate cooling as a therapeutic approach to slow RRF decline.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations74
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Society of NephrologyMême sujetDialysis and Renal Disease ManagementTravaux en français237 207