Predictors of iron versus erythropoietin responsiveness in anemic hemodialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
Anemia protocols for hemodialysis patients usually titrate erythropoietin (ESA) according to hemoglobin and iron according to a threshold of ferritin, with variable response seen. A universally optimum threshold for ferritin may be incorrect, and another view is that ESA and iron are alternative anemia treatments, which should be selected based on the likely response to each. Hemodialysis patients developing moderate anemia were randomised to treatment with either an increase in ESA or a course of intravenous iron. Over 2423 patient-months in 197 patients, there were 133 anemia episodes with randomized treatment. Treatment failure was seen in 20/66 patients treated with ESA and 20/67 patients treated with iron (30.3 vs. 29.9%, p = 1.0). Successful ESA treatment was associated with lower C-reactive protein (13.5 vs. 28.6 mg/L, p = 0.038) and lower previous ESA dose (6621 vs. 9273 μg/week, p = 0.097). Successful iron treatment was associated with lower reticulocyte hemoglobin (33.8 vs. 35.5 pg, p = 0.047), lower hepcidin (91.4 vs. 131.0 μg/ml, p = 0.021), and higher C-reactive protein (29.5 vs. 12.6 mg/L, p = 0.085). A four-variable iron preference score was developed to indicate the more favorable treatment, which in a retrospective analysis reduced treatment failure to 17%. Increased ESA and iron are equally effective, though treatment failure occurs in almost 30%. Baseline variables including hepcidin can predict treatment response, and a four-variable score shows promise in allowing directed treatment with improved response rates.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».