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Enregistrement W3040551337 · doi:10.1016/j.xkme.2020.04.010

Peritoneal Dialysis–Associated Peritonitis: Suggestions for Management and Mistakes to Avoid

2020· review· en· W3040551337 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueKidney Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto General HospitalSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBaxter Healthcare CorporationPartners Healthcare
Mots-clésPeritonitisPeritoneal dialysisMedicineIntensive care medicineHemodialysisDialysisSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peritonitis is a common complication of peritoneal dialysis that is associated with substantial morbidity and mortality. Peritonitis increases treatment costs and hospitalization events and is the most common reason for transfer to hemodialysis. Although there is much focus on preventing peritoneal dialysis-associated peritonitis, equally as important is appropriate management to minimize the morbidity of a peritonitis episode when it has occurred. Despite the presence of international guidelines on peritonitis treatment, the evidence base to support optimal peritonitis treatment practices is lacking, leaving the practitioner to rely on clinical experience and extrapolate from across other infection treatment practices. This article reviews common mistakes and misconceptions that we have observed in the management of peritonitis that may compromise treatment success. It also provides suggestions on common controversial aspects of peritonitis management based on the best available literature. Although the use of the word mistakes is somewhat controversial and subjective, we acknowledge that evidence is lacking and have based many of our suggestions on clinical judgment, experience, and available data.

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.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,298 · 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