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Enregistrement W4399176621 · doi:10.1177/20543581241256774

Association Between the Dialysate Bicarbonate and the Pre-dialysis Serum Bicarbonate Concentration in Maintenance Hemodialysis: A Retrospective Cohort Study

2024· article· en· W4399176621 sur OpenAlexafffundabout
Amber O. Molnar, Lauren Killin, Sarah E. Bota, Eric McArthur, Stephanie N. Dixon, Amit X. Garg, Claire Harris, Stephanie Thompson, Karthik Tennankore, Peter G. Blake, Clara Bohm, Jennifer M. MacRae, Samuel A. Silver

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of CalgaryWestern UniversityPopulation Health Research InstituteLawson Health Research InstituteLondon Health Sciences CentreMcMaster UniversityHamilton Health SciencesUniversity of British ColumbiaUniversity of ManitobaSt. Joseph’s Healthcare HamiltonNova Scotia Health AuthorityImpactInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityCanadian Institutes of Health ResearchClinical Trials Fund, Canadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineBicarbonateHemodialysisRetrospective cohort studyDialysisCohortInternal medicineIntensive care medicinePeritoneal dialysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: It is unclear whether the use of higher dialysate bicarbonate concentrations is associated with clinically relevant changes in the pre-dialysis serum bicarbonate concentration. Objective: The objective is to examine the association between the dialysate bicarbonate prescription and the pre-dialysis serum bicarbonate concentration. Design: This is a retrospective cohort study. Setting: The study was performed using linked administrative health care databases in Ontario, Canada. Patients: Prevalent adults receiving maintenance in-center hemodialysis as of April 1, 2020 (n = 5414) were included. Measurements: Patients were grouped into the following dialysate bicarbonate categories at the dialysis center-level: individualized (adjustment based on pre-dialysis serum bicarbonate concentration) or standardized (>90% of patients received the same dialysate bicarbonate concentration). The standardized category was stratified by concentration: 35, 36 to 37, and ≥38 mmol/L. The primary outcome was the mean outpatient pre-dialysis serum bicarbonate concentration at the patient level. Methods: We examined the association between dialysate bicarbonate category and pre-dialysis serum bicarbonate using an adjusted linear mixed model. Results: All dialysate bicarbonate categories had a mean pre-dialysis serum bicarbonate concentration within the normal range. In the individualized category, 91% achieved a pre-dialysis serum bicarbonate ≥22 mmol/L, compared to 87% in the standardized category. Patients in the standardized category tended to have a serum bicarbonate that was 0.25 (95% confidence interval [CI] = -0.93, 0.43) mmol/L lower than patients in the individualized category. Relative to patients in the 35 mmol/L category, patients in the 36 to 37 and ≥38 mmol/L categories tended to have a serum bicarbonate that was 0.70 (95% CI = -0.30, 1.70) mmol/L and 0.87 (95% CI = 0.14, 1.60) mmol/L higher, respectively. There was no effect modification by age, sex, or history of chronic lung disease. Limitations: We could not directly confirm that all laboratory measurements were pre-dialysis. Data on prescribed dialysate bicarbonate concentrations for individual dialysis sessions were not available, which may have led to some misclassification, and adherence to a practice of individualization could not be measured. Residual confounding is possible. Conclusions: We found no significant difference in the pre-dialysis serum bicarbonate concentration irrespective of whether an individualized or standardized dialysate bicarbonate was used. Dialysate bicarbonate concentrations ≥38 mmol/L (vs 35 mmol/L) may increase the pre-dialysis serum bicarbonate concentration by 0.9 mmol/L.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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