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Enregistrement W3048753071 · doi:10.1111/hdi.12864

Optimizing serum total carbon dioxide concentration during short and nocturnal frequent hemodialysis using lactate as dialysate buffer base

2020· article· en· W3048753071 sur OpenAlexvenueno aff
John K. Leypoldt, Michael A. Kraus, Allan J. Collins

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemodialysisMedicineDialysisNocturnalUrologyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Introduction Definitive clinical studies to determine the optimal dialysate lactate concentration to prescribe during frequent hemodialysis when using the NxStage System One dialysis delivery system at low dialysate flow rates have not been reported. Methods We used clinical data from patients who transferred from in‐center thrice‐weekly hemodialysis (ICHD) to daily home hemodialysis using the NxStage System One and the H+ mobilization model to calculate acid generation rates in patient sub‐groups during the FREEDOM study. Assuming those acid generation rates were representative, we then predicted using the H+ mobilization model the effect of using dialysate lactate concentrations of 40 and 45 mEq/L on predialysis serum total carbon dioxide (tCO2) concentrations in patients who transfer from ICHD to short and nocturnal frequent hemodialysis prescriptions used in current clinical practice; the prescriptions evaluated varied by treatment frequency, dialysate volume per treatment, and treatment times. Findings With frequencies of four to six treatments per week and treatment times of 170 to 210 minutes per treatment, the effect of dialysate lactate concentration was primarily dependent on weekly dialysate volume. For weekly dialysate volumes of 150 to 160 L per week, use of dialysate lactate concentrations of 45 mEq/L, but not 40 mEq/L, resulted in an increase of predialysis serum tCO2 concentration. When longer treatment times typical of nocturnal frequent hemodialysis were evaluated, model predictions showed that the use of dialysate lactate concentration of 45 mEq/L may not be appropriate for many patients because of excessive increases in predialysis serum tCO2 concentration. Reducing dialysate volume from 60 to 30 L may limit the increase in predialysis serum tCO2 concentration when patients transfer from ICHD to nocturnal frequent hemodialysis. Discussion Predictions from the H+ mobilization model show that dialysate lactate concentration and weekly dialysate volume are the primary prescription parameters for optimizing predialysis serum tCO2 concentration during short and nocturnal frequent hemodialysis.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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