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Enregistrement W3176088584 · doi:10.1111/hdi.12957

Impact of dialysate sodium concentration on vascular refilling

2021· article· en· W3176088584 sur OpenAlexvenueno aff
Marta Álvarez Nadal, Irene Martín Capón, Elizabeth Romelia Viera‐Ramírez, Milagros Fernández‐Lucas

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSodiumHemodialysisMedicineInternal medicineBlood volumeCardiologyEndocrinologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Although relationship between dialysate sodium concentration and hemodynamic stability has been well studied over the years, outcomes of absolute blood volume (ABV) maintenance and vascular refilling volume (Vref) modifications were not included, as its analysis has not been easily accessible to direct investigation. However, recent studies report a simple and feasible methodology to assess ABV and Vref during hemodialysis (HD) treatments. It is the aim of this study to analyze whether sodium concentration in dialysate modifies ABV drop and Vref. Methods The study was performed in 19 patients under HD. During three different sessions, sodium concentration in dialysate was randomized to three different profiles: low sodium concentration (LNa, 138 mEq/L), neutral sodium concentration (NNa, 140 mEq/L), and high sodium concentration (HNa, 143 mEq/L). ABV and Vref were calculated using Kron et al methodology. Results Predialysis values of the measured parameters showed similar results for the three profiles. Sodium concentration showed an effect on ABV drop, Vref, and vascular refilling fraction (Fref). Pair‐wise comparison revealed mean ABV decreased 0.21 L less when using HNa profile versus LNa profile (p = 0.027), a mean Vref increase of 0.39 L (p = 0.038), and a mean Fref increase of 9.94% (p = 0.048). Conclusions This study shows that the use of HNa profiles increases Vref and Fref and reduces ABV drop during dialysis treatments when compared to LNa profiles.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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