Thirty Days of Maintenance Peritoneal Dialysis Using a Sorbent-Based Automated Wearable Artificial Kidney (AWAK) PD Device in a Porcine Model
Notice bibliographique
Résumé
Background: In sorbent-based PD, spent dialysate is processed and clean dialysate is re-introduced into the abdomen. Our aim was to determine if AWAK dialysis can maintain euvolemia and biochemistry for 30 days in a porcine model. Methods: The study was conducted in a 5/6 nephrectomised pig (Sus Scrofa, male). Post nephrectomy, the animal was treated with CAPD (14 weeks) before commencing sorbent-based PD for 7 hour per day with initial fill of 2L 1.5% Dianeal for 30 consecutive days. Thereafter, the animal was maintained on standard of care (SOC) for 3 days (5x2L exchanges over 10 hour APD, with 1L last fill, 2.5% Dianeal). Results: Stable serum concentration of toxins, electrolytes and inflammatory markers were noted during AWAK therapy (Table); with no significant change after switch to SOC. pH of regenerated dialysate was consistent with biocompatible solutions (figure 1) and appropriate change in ultrafiltration was observed in response to glucose infusion (figure 2). Conclusions: AWAK PD therapy successfully treated a CKD animal model for 30 days, without adverse impact on volume status or clinical parameters. Future long-term human studies are needed for device enhancement. Funding: Commercial Support - AWAK Technologies Pte Ltd#last 3 days data of AWAK and SOC compared
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».