Estimation of fluid status using three multifrequency bioimpedance methods in hemodialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Segmental eight-point bioimpedance has been increasingly used in practice. However, whether changes in bioimpedance analysis components before and after hemodialysis (HD) using this technique in a standing position is comparable to traditional whole-body wrist-to-ankle method is still unclear. We aimed to investigate the differences between two eight-point devices (InBody 770 and Seca mBCA 514) and one wrist-to-ankle (Hydra 4200) in HD patients and healthy subjects in a standing position. METHODS: Thirteen HD patients were studied pre- and post-HD, and 12 healthy subjects once. Four measurements were performed in the following order: InBody; Seca; Hydra; and InBody again. Electrical equivalent models by each bioimpedance method and the fluid volume estimates by each device were also compared. FINDINGS: Overall, total body water (TBW) was not different between the three devices, but InBody showed lower extracellular water (ECW) and higher intracellular water (ICW) compared to the other two devices. When intradialytic weight loss was used as a surrogate for changes in ECW (∆ECW) and changes in TBW (∆TBW), ∆ECW was underestimated by Hydra (-0.79 ± 0.89 L, p < 0.01), InBody (-1.44 ± 0.65 L, p < 0.0001), and Seca (-0.32 ± 1.34, n.s.). ∆TBW was underestimated by Hydra (-1.14 ± 2.81 L, n.s.) and InBody (-0.52 ± 0.85 L, p < 0.05) but overestimated by Seca (+0.93 ± 3.55 L, n.s.). DISCUSSION: Although segmental eight-point bioimpedance techniques provided comparable TBW measurements not affected by standing over a period of 10-15 min, the ECW/TBW ratio appeared to be significantly lower in InBody compared with Seca and Hydra. Results from our study showed lack of agreement between different bioimpedance devices; direct comparison of ECW, ICW, and ECW/TBW between different devices should be avoided and clinicians should use the same device to track the fluid status in their HD population in a longitudinal direction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».