Optical System Shows Promise for Online Detection of Peritonitis in Peritoneal Dialysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Peritoneal Dialysis (PD) is associated with significant patient morbidity and mortality. Prompt peritonitis diagnosis and treatment is crucial and may be limited by the lack of early patient or care partner recognition of peritonitis signs and symptoms thereby delaying clinical presentation and treatment and adversely impacting peritonitis treatment outcomes. Methods: The Intelligent Dialysis Assistant (IDA), a new electronic automated ambulatory PD exchange device (part of liberDi's Digital Dialysis Clinic) provides aseptic PD exchanges. The IDA is fitted with an inline WBC sensor that can transmit online detection of white blood cells (WBC) in the PD effluent and aid in the early diagnosis of peritonitis. To check the capabilities of the sensor in- vitro, we created PD solutions with a range of 150- 16,000 cells/μL to mimic PD effluent peritonitis conditions. Results: The sensor installed in the IDA (part of liberDi's Digital Dialysis Clinic) was able to detect the different concentrations of white blood cells in the solution (from 150 through 16,000 cell/μL), with a high linear correlation (R2 =0.98). Conclusions: A point-of-care testing system for detecting peritonitis using a sensor is a promising approach that may improve the prompt diagnosis and treatment of peritonitis in PD patients. The ability of the installed sensor in the IDA to detect low concentrations and volumes of white blood cells suggests that may be a reliable tool to detect peritonitis in the PD effluent and will require validation via further clinical studies. Funding: Commercial Support - liberDiFigure 1: illustrates how the differences in optical system readings between the infected solution and the reference solution varies with different concentrations of white blood cells for two tested blood samples, as well as the average of those samples. Each point denotes 103 readings.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».