The dietary management of potassium in children with CKD stages 2–5 and on dialysis—clinical practice recommendations from the Pediatric Renal Nutrition Taskforce
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.
Notice bibliographique
Résumé
Dyskalemias are often seen in children with chronic kidney disease (CKD). While hyperkalemia is common, with an increasing prevalence as glomerular filtration rate declines, hypokalemia may also occur, particularly in children with renal tubular disorders and those on intensive dialysis regimens. Dietary assessment and adjustment of potassium intake is critically important in children with CKD as hyperkalemia can be life-threatening. Manipulation of dietary potassium can be challenging as it may affect the intake of other nutrients and reduce palatability. The Pediatric Renal Nutrition Taskforce (PRNT), an international team of pediatric renal dietitians and pediatric nephrologists, has developed clinical practice recommendations (CPRs) for the dietary management of potassium in children with CKD stages 2-5 and on dialysis (CKD2-5D). We describe the assessment of dietary potassium intake, requirements for potassium in healthy children, and the dietary management of hypo- and hyperkalemia in children with CKD2-5D. Common potassium containing foods are described and approaches to adjusting potassium intake that can be incorporated into everyday practice discussed. Given the poor quality of evidence available, a Delphi survey was conducted to seek consensus from international experts. Statements with a low grade or those that are opinion-based must be carefully considered and adapted to individual patient needs, based on the clinical judgment of the treating physician and dietitian. These CPRs will be regularly audited and updated by the PRNT.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle