Effect of Medium Cut‐Off Dialyzers on Calcification Propensity in Hemodialysis Patients: A 6‐Month Prospective Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: T50 is a serum-based measure of calcification propensity and a predictor of cardiovascular risk and mortality in hemodialysis (HD) patients. Cardiovascular disease is in part driven by uremic toxins. Medium cut-off (MCO) dialyzers enhance the clearance of middle molecular weight (MW) uremic toxins compared to conventional dialyzers. However, the long-term impact of MCO dialyzers on pre-dialysis and post-dialysis T50 scores remains unknown. METHODS: The study included maintenance HD patients on low-flux (LF) dialyzers. Pre- and post-dialysis serum samples were collected in mid-week HD sessions: first with LF dialyzers (baseline) and then 6 months after switching to MCO dialyzers. Change in T50 was analyzed for a single HD treatment under LF and MCO dialyzers, and baseline and sixth-month pre-dialysis T50 scores were compared. RESULTS: Fifteen patients were included. Pre- and post-dialysis percent improvement in T50 for LF and MCO dialyzers were similar (85.2% [45.0, 282.7] and 56.3% [21.1, 238.6], respectively, p = 0.35). Pre-dialysis T50 after 6 months on MCO was comparable to the baseline (p = 0.73). Pre-dialysis T50 at baseline had an inverse association with improvement in T50 after a single HD treatment (β = -0.88; 95% CI: -1.18 to -0.57; p < 0.01), and smoking had a direct association with pre-dialysis T50 after 6 months of MCO treatment (β = -172; 95% CI: -287 to -56.8; p = 0.02). CONCLUSION: MCO dialyzers do not confer additional benefits in improving serum calcification propensity, compared to LF dialyzers. Our data do not support a significant contribution of middle MW uremic toxins' removal to T50 scores.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».