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Enregistrement W3005233964 · doi:10.1177/0896860819893571

Prescribing high-quality peritoneal dialysis: Moving beyond urea clearance

2020· article· en· W3005233964 sur OpenAlexaff
Tamara Glavinovic, Helen Hurst, A. Hutchison, Lina Johansson, Nicki Ruddock, Jeffrey Perl

Notice bibliographique

RevuePeritoneal Dialysis International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeritoneal dialysisMedicineUreaDialysisDialysis adequacyCreatinineIntensive care medicineRenal functionUrologyUremiaInternal medicineChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urea removal in peritoneal dialysis (PD) has been a primary measure of dialysis adequacy, but its utility remains limited due to its poor correlation with the clearance of other important uraemic retention solutes and the low certainty of evidence relating peritoneal urea clearance and survival of individuals doing PD. Indeed, clearances of other uraemic solutes, electrolyte imbalances, hypoalbuminaemia and nutritional status, may provide a more holistic measure of dialysis adequacy when evaluating individuals on PD in addition to focusing on person-centred outcomes. Here, we review the history of the urea and creatinine-centric approach to dialysis adequacy and explore the potential importance of other uraemic retention solutes, electrolyte disturbances, phosphorus control, peritoneal protein losses and hypoalbuminaemia, as well as nutritional management to promote a broader multidimensional concept of clearance for PD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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