Half the V by 120: A practical approach to the prevention of the dialysis disequilibrium syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The dialysis disequilibrium syndrome (DDS) results from osmotic shifts between the blood and the brain compartments. Patients at risk for DDS include those with very elevated blood urea nitrogen, concomitant hypernatremia, metabolic acidosis, and low total body water volumes. By understanding the underlying pathophysiology and applying urea kinetic modeling, it is possible to avoid the occurrence of this disorder. A urea reduction ratio (URR) of no more than 40%–45% over 2 h is recommended for the initial hemodialysis treatment. The relationship between the URR and Kt/V is useful when trying to model the dialysis treatment to a specific URR target. A simplified relationship between Kt/V and URR is provided by the equation: Kt/V = −ln (1 − URR). A URR of 40% is roughly equivalent to a Kt/V of 0.5. The required dialyzer urea clearance to achieve this goal URR in a 120‐min treatment can simply be calculated by dividing half the patient's volume of distribution of urea by 120. The blood flow rate and dialyzer mass transfer coefficient (K0A) required to achieve this clearance can then be plotted on a nomogram. Other methods to reduce the risk of DDS are reviewed, including the use of continuous renal replacement therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».