Volume Management by Renal Replacement Therapy in Acute Kidney Injury
Notice bibliographique
Résumé
Management of fluid balance is one of the basic but vital tasks in the care of critically ill patients. Hypovolemia results in a decrease in cardiac output and tissue perfusion and may lead to progressive multiple organ dysfunction, including the development of acute renal injury (AKI). However, in an effort to reverse pre-renal oliguria, it is not uncommon for patients with established oliguric acute renal failure, particularly when associated with sepsis, to receive excessive fluid resuscitation, leading to fluid overload. In patients with established oliguria, renal replacement therapy may be required to treat hypervolemia. Safe prescription of fluid loss during RRT requires intimate knowledge of the patient's underlying condition, understanding of the process of ultrafiltration and close monitoring of the patient's cardiovascular response to fluid removal. To preserve tissue perfusion in patients with AKI, it is important that RRT be prescribed in a way that optimizes fluid balance by removing fluid without compromising the effective circulating fluid volume. In patients who are clinically fluid overloaded, it is equally important that the amount of fluid removed be as exact as possible. Fluid balance errors can occur as a result of inappropriate prescription, operator error or machine error. Some CRRT machines have potential for significant fluid errors if alarms can be overridden. Threshold values for fluid balance error have been developed which can be used to predict the severity of harm. It is important that RRT education programs emphasize the risk associated with fluid balance errors and with overriding machine alarms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».