The Effect of Dietary Intervention on Autosomal-Dominant Polycystic Kidney Disease (ADPKD) Patients on Tolvaptan and Their Quality of Life
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective Autosomal-dominant polycystic kidney disease (ADPKD) is the most common inherited renal disorder; it affects people of all ethnic groups and is found in up to 10% of patients with end-stage renal disease (ESRD). Dietary intervention is important in people with renal disease, and it has been linked to greater estimated glomerular filtration rate (eGFR) preservation. Tolvaptan, an orally-active nonpeptide, selective arginine vasopressin (AVP) V2R antagonist, was recently licensed in numerous countries for the treatment of ADPKD. The aim of this study was to assess the role of dietary intervention in decreasing the osmotic load on the urine volume and its impact on the quality of life (QOL) of patients with ADPKD on tolvaptan. Methods This prospective cohort study was carried out at a Hamilton nephrology genetics clinic. ADPKD patients on well-tolerated doses of tolvaptan for three months were included in the study. Gitelman and Bartter Symptom Health-related QOL questionnaire was used among the study participants. Results Our study consisted of nine adult patients with ADPKD who were on a stable dose of tolvaptan therapy. Patients had laboratory values for urine volume, sodium (Na), and urea. No significant difference was found between pre- and post-diet intervention values in 24-hour urine volume (5.9 vs. 5.49 L/d; p=0.423), urine Na (p=0.174), and 24-hour urine urea (p=0.404). Conclusion Dietary intervention in ADPKD patients on tolvaptan therapy can play a vital role in improving their QOL. Further research including interventional studies and clinical trials with larger sample sizes is needed to gain deeper insight into the subject.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».