Treatment Response and Dosing of Patiromer in Veterans With Dialysis-Dependent ESKD and Hyperkalemia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hyperkalemia (HK) is a common, potentially life-threatening metabolic disorder that presents a challenge for clinicians caring for dialysis patients with end-stage kidney disease (ESKD). Patiromer is a non-absorbed, sodium-free potassium (K+)-binding polymer approved for HK treatment. This historical cohort study aimed to describe patiromer utilization and associated serum K+ (sK+) changes in veterans with ESKD and HK on dialysis. Methods: Patiromer utilization and sK+ changes were evaluated using the National VA Corporate Data Warehouse between 1/1/16 and 2/28/21. Inclusion criteria were adults aged ≥18 years old, receiving patiromer, with at least 2 ICD codes for ESKD, on dialysis, and a sK+ ≥5.1 mEq/L recorded within 91 days of the index date (date of first patiromer dispensing). sK+ was assessed at baseline (BL) and 1-, 3-, and 6-months follow-up (FU) from index date. sK+ change from BL to each FU timepoint was assessed by paired t-test. Results: 1,267 patiromer users were identified with ESKD based on ICD code during the BL period; 458 meet the inclusion criteria and had a sK+ available for evaluation during the 3 months pre-index. BL characteristics included mean age 66 years old, 97% male, 45% African American, and mean sK+ 5.91 mEq/L. Comorbidities of interest included 72% diabetes, 50% heart failure, and 45% coronary artery disease. Dosing of patiromer was daily in 87% of cases with an average daily dose of 8.4 g. A dose increase was observed in 11% (n=52) and dose decrease in 5% (n=24) during the FU period. Following patiromer initiation, significant reductions (P<0.01) in mean sK+ concentrations from BL were observed within 1 month (-1.02 mEq/L; n=307), 3 months (-1.04 mEq/L; n=351), and 6 months (-1.05 mEq/L; n=351; Figure). Conclusions: Among US veterans with ESKD and HK on dialysis, patiromer use was associated with clinically relevant reductions in sK+ concentrations at all study timepoints. Funding: Commercial Support - Otsuka Pharmaceuticals Canada
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».