Metabolic disturbances potentially attributable to clogging during continuous renal replacement therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Clogging is characterized by a progressive impairment of transmembrane patency in renal replacement devices and occurs due to obstruction of pores by unknown molecules. If citrate-based anti-coagulation is used, clogging can manifest as a metabolic alkalosis accompanied by hypernatremia and hypercalcemia, primarily a consequence of Na3Citrate infusion. An increased incidence of clogging has been observed during the COVID-19 pandemic. However, precise factors contributing to the formation remain uncertain. This investigation aimed to analyze its incidence and assessed time-varying trajectories of associated factors in critically ill patients on continuous renal replacement therapy (CRRT). Methods In this retrospective, single-center data analysis, we evaluated COVID-19 patients undergoing CRRT and admitted to critical care between March 2020 and December 2021. We assessed the proportional incidence of clogging surrogates in the overall population and subgroups based on the specific CRRT devices employed at our institution, including multiFiltrate (Fresenius Medical Care) and Prismaflex System (Baxter). Moderate and severe clogging were defined as Na > 145 or ≥ 150 mmol/l and HCO3− > 28.0 or ≥ 30 mmol/l, respectively, with a total albumin-corrected calcium > 2.54 mmol/l. A mixed effect model was introduced to investigate factors associated with development of clogging. Results Fifty-three patients with 240 CRRT runs were analyzed. Moderate and severe clogging occurred in 15% (8/53) and 19% (10/53) of patients, respectively. Twenty-seven percent (37/136) of CRRTs conducted with a multiFiltrate device met the criteria for clogging, whereas no clogging could be observed in patients dialyzed with the Prismaflex System. Occurrence of clogging was associated with elevated triglyceride plasma levels at filter start (p = 0.013), amount of enteral nutrition (p = 0.002) and an increasing white blood cell count over time (p = 0.002). Conclusions Clogging seems to be a frequently observed phenomenon in critically ill COVID-19 patients. The presence of hypertriglyceridemia, combined with systemic inflammation, may facilitate the development of an impermeable secondary membrane within filters, thereby contributing to compromised membrane patency.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».