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Enregistrement W3004546440 · doi:10.1177/0896860819893821

Prescribing high-quality peritoneal dialysis: The role of preserving residual kidney function

2020· article· en· W3004546440 sur OpenAlexaff
Chang Huei Chen, Jeff Perl, Isaac Teitelbaum

Notice bibliographique

RevuePeritoneal Dialysis International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeritoneal dialysisRenal functionKidney diseaseInternal medicineUrologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maintenance of residual kidney function (RKF) is independently associated with increased survival in patients with end-stage renal disease. Presence of RKF is also associated with improved volume status, better nutritional status, reduced erythropoietin requirement, and decreased rate of peritonitis in patients on peritoneal dialysis (PD). Thus, the preservation of RKF is an important therapeutic end point in the management of patients on PD. Measurement of RKF in PD patients should be based on the mean of 24-h urinary creatinine and urea clearances, and ideally, this should be done quarterly. Compared to those started on hemodialysis, patients initiated on PD appear to have slower decline in RKF. The choice of PD modality should be based on patient preference, as there is no clear evidence to date showing one modality is superior than the other in preserving RKF. Peritoneal dialysates with neutral pH and low glucose degradation products seem to have a favorable effect on RKF. An angiotensin-converting enzyme inhibitor or angiotensin receptor blocker should be used whenever possible to preserve RKF and reduce cardiac mortality. Both loop diuretics and icodextrin can be utilized to maintain fluid balance in PD patients. However, caution should be taken to avoid volume depletion which could accelerate RKF decline. Short-term use of aminoglycosides does not have a detrimental impact on RKF, but prolonged use (>3 weeks) should be avoided to minimize the risk of ototoxicity. Lastly, potential nephrotoxic agents such as intravenous contrast should be used judiciously.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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