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Enregistrement W3033301970 · doi:10.1093/ndt/gfaa142.p1516

P1516DEMONSTRATION OF FLUID REMOVAL ACCURACY USING THE SC+ HAEMODIALYSIS SYSTEM

2020· article· en· W3033301970 sur OpenAlexaff
Clive Buckberry, Paul Komenda, Keith Heyes, Eric W. Westenbrink, Mark R. Wallace, John Milad

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntravenous Infusion Technology and Safety
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSeven Oaks General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCartridgeDialysisUltrafiltration (renal)MedicineBiomedical engineeringHemodialysisFlow (mathematics)Fluid dynamicsSurgeryProcess engineeringMechanical engineeringChromatographyMechanicsEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Aims Fluid management is an integral component for managing patients to correct abnormalities in plasma composition and maintain fluid balance. Consequently, accurate fluid removal during treatment is a critical design element of haemodialysis machines. The SC+ haemodialysis system developed by Quanta Dialysis Technologies, is a small, simple-to-use dialysis system designed to improve patient access to self-care and home haemodialysis. This paper describes the design, evaluation and performance of the flow balance and ultrafiltration module of SC+ to deliver specified fluid removal in accordance with the international technical standards for haemodialysis defined in IEC 60601-2-16 using a number of unique proprietary technologies. Method SC+ uses volumetric flow balancing chambers which are contained within a single use disposable cartridge. During normal operation of SC+, dialysis fluid flows through the cartridge in discrete packets. This is achieved by the application of pneumatic pressure and vacuum to manipulate a flexible PVC membrane that, in turn, opens and closes a sequential series of valves and pump cavities that constitute the flow balance chambers. Proof of system performance was undertaken using a range of dialysers and venous pressures, with and without ultrafiltration, to quantify the net fluid removal error, in order to simulate a range of patient conditions in typical clinical practice. Results In total, the tests comprised 22 separate runs on multiple machines, with 88 individual 30-minute measurement samples, taken over a range of environmental conditions, dialyser types (with differing KuF), dialysate flowrates, and venous pressures. Across all results, there was a mean error of 7.4g/hour rate error, (max allowed is 100g/hr) of positive flow from the blood to the dialysate side with a standard deviation of 19.88g/hr. The maximum permissible rate stated in IEC 60601-2-16 is +/-100g/hr. In specific detail, without ultrafiltration the flow balance error was measured as 2.2g/hr with a deviation of 19.0g/hr, and with ultrafiltration the mean error was 12.8g/hr with a standard deviation of 19.5g/hr. Conclusion It has been demonstrated that flow balance error and fluid removal attainable with the SC+ haemodialysis system lies well within the acceptable standards permitted for haemodialysis machines. This essential performance parameter as defined within IEC 60601-2-16 has been demonstrated across a range of clinically relevant parameters at dialysate flow rates of up to 500ml/min

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2020
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