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Enregistrement W4385977743 · doi:10.4103/ijn.ijn_242_23

A review of residual kidney function in peritoneal dialysis patients

2023· review· en· W4385977743 sur OpenAlexaff
Ibrahim Alrowiyti, Joanne M. Bargman

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Nephrology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeritoneal dialysisRenal functionUrologyIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Residual kidney function (RKF) has been associated with better survival, less morbidity, and improved quality of life in peritoneal dialysis (PD) patients. Since higher peritoneal clearance does not lead to better outcomes, more emphasis should be put on preserving kidney function. Many other benefits have been reported, including better volume and blood pressure control, better nutritional status, lower rates of PD peritonitis, preserved erythropoietin and vitamin D production, middle molecule clearance, lower Left Ventricular Hypertrophy, and better serum phosphate level. The most practical method of assessing RKF is the mean of 24-h urinary urea and creatinine clearance. Incremental PD prescription is an ideal option to supplement RKF in PD patients, which also offers more flexibility to the patient and, possibly, improved adherence. Angiotensin converting enzyme inhibitors and angiotensin receptor blockers should be used when possible in PD patients to preserve RKF. Loop diuretics are underutilized in PD patients despite providing an additional means of maintaining fluid balance and reducing the need for higher glucose-containing PD solutions. In this paper, we outline the importance of RKF in PD patients and the different strategies for its preservation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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