PD effluent specimen collection: Your questions answered
Notice bibliographique
Résumé
When a patient on peritoneal dialysis (PD) presents with suspected PD-related peritonitis (e.g. cloudy PD fluid and abdominal pain), one of the most important initial aspects of management is for the nephrology nurse/home dialysis nurse to collect PD effluent specimens for white blood cells count, Gram stain, culture and sensitivity for inspection and to send for laboratory testing before antibiotics are started. A review by seven members of the International Society for Peritoneal Dialysis (ISPD) Nursing Committee of all 133 questions posted to the ISPD website 'Questions about PD' over the last 4 years (January 2018-December 2021), revealed 97 posted by nephrology nurses from around the world. Of these 97 questions, 10 were noted to be related to best practices for PD effluent specimen collection. For our review, we focused on these 10 questions along with their responses by the members of the ISPD 'Ask The Experts Team', whereby existing best practice recommendations were considered, if available, relevant literature was cited and differences in international practice discussed. We revised the original responses for clarity and updated the references. We found that these 10 questions were quite varied but could be organised into four categories: how to collect PD effluent safely; how to proceed with PD effluent collection; how to collect PD effluent for assessment; and how to proceed with follow-up PD effluent collection after intraperitoneal antibiotics have been started. In general, we found that there was limited evidence in the PD literature to answer several of these 10 questions posted to the ISPD website 'Questions about PD' by nephrology nurses from around the world on this important clinical topic of best practices for PD effluent specimen collection. Some of these questions were also not addressed in the latest ISPD Peritonitis Guidelines. Moreover, when polling members of our ISPD Nursing Committee we found when answering a few of these questions, nursing practice varied within and among countries. We encourage PD nurses to conduct their own research on this important topic, focusing on areas where research evidence is lacking.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».