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Enregistrement W4397025021 · doi:10.1681/asn.20203110s1467d

Patient Palatability and Preference Study of Three Potassium Binders in Patients with CKD and Hyperkalemia: Rationale and Design of the APPETIZE Study

2020· article· en· W4397025021 sur OpenAlexaboutno aff
Glen James, Henning Sφndergaard, Carol P. Moreno Quinn, Katarina Hedman, Niklas Karlsson, Jonatan Hedberg, Eric Wittbrodt, Ian Sabir, Eskinder Tafesse, Jennifer Kim, Robin L. Allgren, Gunilla Stjernlöf, Mats Någård, Hui-Lan Chung, Jon D. Morris, Lars Fransson, Annika Rutgersson, David C. Wheeler

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePotassium and Related Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperkalemiaPalatabilityPreferenceTasteMedicinePotassiumInternal medicineIntensive care medicineFood scienceChemistryMaterials sciencePathologyEconomicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with CKD are at risk of hyperkalemia (HK) which has been associated with a higher risk of cardiovascular events and mortality. Recently approved K+ binders provide new treatment options to fulfil the unmet need for HK treatment beyond traditional K+ binders, which are poorly tolerated by patients and are associated with GI side effects. Methods: APPETIZE is a cross-sectional, randomised cross-over study with the aim to evaluate the palatability of and patient preference for 3 currently available K+ binders: Sodium Polystyrene Sulphonate (SPS) or Calcium Polystyrene Sulphonate (CPS), Sodium Zirconium Cyclosilicate (Lokelma®) and Calcium Patiromer Sorbitex (Veltassa®). A single (patient) blind side-by-side, sip and spit taste-test approach will be utilised where patients will be presented with a single full, per label dose of each product to replicate the real-world patient experience. Patient ratings, assessed on a 0-10 scale and emotional response using the AdSAM tool® to evaluate feelings (Appeal, Engagement and Empowerment) will be used to assess patient centric attributes: taste (primary outcome), texture, smell, mouthfeel and likelihood of adherence (secondary outcomes) of each product. Preferential ranking will be performed after all 3 products have been tested. Sixty CKD patients (both dialysis and non-dialysis) with HK per country (480 overall) from US, Canada, Spain, Italy, Germany, France, Sweden and Norway will be included, with equal proportions of patients ever-treated and never-treated with K+ binders. Results: APPETIZE will describe, compare and rank palatability and preference of 3 currently available K+ binders by country. Initial results are anticipated towards end of 2020. Conclusions: Utilizing innovative methodology, APPETIZE will generate evidence intended for patients and physicians (including nephrologists and cardiologists) regarding patient palatability, patient preference and predicted likelihood of adherence for currently available K+ binders.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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