Blood pressure and volume management in dialysis: conclusions from a Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) Controversies Conference
Notice bibliographique
Résumé
Blood pressure (BP) and volume control are critical components of dialysis care and have substantial impacts on patient symptoms, quality of life, and cardiovascular complications. Yet, developing consensus best practices for BP and volume control have been challenging, given the absence of objective measures of extracellular volume status and the lack of high-quality evidence for many therapeutic interventions. In February of 2019, Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) held a Controversies Conference titled Blood Pressure and Volume Management in Dialysis to assess the current state of knowledge related to BP and volume management and identify opportunities to improve clinical and patient-reported outcomes among individuals receiving maintenance dialysis. Four major topics were addressed: BP measurement, BP targets, and pharmacologic management of suboptimal BP; dialysis prescriptions as they relate to BP and volume; extracellular volume assessment and management with a focus on technology-based solutions; and volume-related patient symptoms and experiences. The overarching theme resulting from presentations and discussions was that managing BP and volume in dialysis involves weighing multiple clinical factors and risk considerations as well as patient lifestyle and preferences, all within a narrow therapeutic window for avoiding acute or chronic volume-related complications. Striking this challenging balance requires individualizing the dialysis prescription by incorporating comorbid health conditions, treatment hemodynamic patterns, clinical judgment, and patient preferences into decision-making, all within local resource constraints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».