Core Interventions for the Prevention of Peritoneal Dialysis–Related Infections
Notice bibliographique
Résumé
For some patients, peritoneal dialysis (PD) has several advantages over center-based hemodialysis. PD-related infections such as peritonitis and PD catheter exit site and tunnel infections are a significant source of morbidity. Peritonitis leads to increased mortality, and it is the leading cause of transfer off PD. Infection prevention practices may vary widely across dialysis centers, resulting in significant differences in infection rates. To address these issues and improve patient outcomes, the American Society of Nephrology facilitated the development of core interventions aimed at reducing PD-related infections across US dialysis facilities. The core interventions focus on six key strategies: ( 1 ) regular surveillance and feedback on infection rates, ( 2 ) standardized staff training and competency assessments, ( 3 ) standardized patient and care partner/caregiver education, ( 4 ) routine infection prevention assessments, ( 5 ) antimicrobial prophylaxis for PD catheter exit sites, and ( 6 ) prophylactic antimicrobials for certain procedures and events. These strategies, on the basis of evidence and international guidelines, emphasize consistency in implementation and monitoring at the facility level. The workgroup followed an iterative process, incorporating expert review and feedback to inform and refine these interventions. Effective implementation requires coordinated efforts among dialysis teams, patients, and support networks, with ongoing evaluation through surveillance and quality improvement initiatives. Although the interventions are grounded in current evidence, additional research is necessary to refine practices and address emerging challenges. The goal is to reduce infection risks, improve the quality of life for patients on PD, and support national efforts to expand home dialysis use.
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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 | 0,016 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».