Decreasing the Burden: A Single-Centre Experience of Decremental Peritoneal Dialysis (PD) in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: The 2020 International Society of Peritoneal Dialysis (ISPD) recommendations on providing high-quality peritoneal dialyis (PD) prescriptions highlight shared-decision making principles that deemphasize the focus on Kt/V clearance targets. As a result, incremental PD has gained popularity amongst care providers in recent history. However, “decremental PD”, a practice in which PD dose is reduced after patients are started on high dose PD (>10L/day), has not been well described in the literature. Decremental PD utilizes the principles of goal-directed therapy as outlined by the ISPD to reduce prescriptions where possible; particularly when treatment is burdensome for patients. We describe our experience with this approach and potential benefits to both patients and the healthcare system. Methods: Nine prevalent patients on high-dose automated PD prescriptions seen between August 1-December 31, 2019, were included in this analysis. All patients reported prescriptions were burdensome. Patients were offered a reduced dose in their prescription after clinical assessment and laboratory investigations were reviewed. Patients were compared 6 months before and after the change in prescription for any significant differences in hospitalization, peritonitis rates and technique failure. Small solute clearance using Kt/V and creatinine clearance along with residual urine output were also compared. Results: Total dialysis volume and time on cycler were significantly reduced from a mean of 12.6 L to 9.2L (p <0.001) and from 8.7 to 8.2 hours (p <0.035). No statistically significant differences in Kt/V and CrCl values 6 months after the change in prescription were observed. There were no observed peritonitis episodes or hospitalizations six months after prescription change. All patients remained on PD 12 months after the intervention with no further prescription changes. The reduced prescription resulted in a 19.2% cost reduction per patient at six months compared to high-dose prescription. Conclusions: We demonstrate that decremental PD prescriptions align with ISPD recommendations in maintaining patient-centered care while reducing cost.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».