- Verbesserung der Nierenversorgung durch innovative Ansätze auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse und praktischer Erfahrungen
- Experten des Unternehmens präsentieren anonymisierte Dialyse-Datenbank
- Präsentation der CONVINCE-Studie und der darin beschriebene Rückgang der Sterblichkeitsrate um 23 % bei Patienten, die mit hochvolumiger Hämodiafiltration behandelt wurden
Bad Homburg (21. Mai 2024) Fresenius Medical Care (FME), der weltweit führende Anbieter von Produkten und Dienstleistungen für Menschen mit Nierenerkrankungen, gab heute die Präsentation von rund 40 unternehmenseigenen Forschungsarbeiten auf dem 61. European Renal Association (ERA) Kongress der Europäischen Nierenvereinigung bekannt, der vom 23. bis 26. Mai 2024 in Stockholm, Schweden, und virtuell stattfindet.
„Unsere Mission, das Leben von Menschen mit Nierenerkrankungen zu verbessern, erfordert kontinuierliches Arbeiten an der Verbesserung des Standards der Nierenkrankenversorgung, und die Forschung spielt eine wichtige Rolle bei dieser Weiterentwicklung“, sagte Dr. Frank Maddux, Globaler Medizinischer Leiter und Mitglied des Vorstands von Fresenius Medical Care. „Wir sind stolz darauf, einige unserer neuesten Forschungsergebnisse zu teilen, die wichtige Bereiche wie Hämodiafiltration und Hämodialyse-Therapien abdecken, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zur Erkenntnisgewinnung nutzen und Fortschritte in der Nierenversorgung weltweit vorantreiben.“
Ein Link zu allen Präsentationen, die mit Fresenius Medical Care verbunden sind, finden Sie hier: 61st ERA Congress | Fresenius Medical Care
Die Höhepunkte der diesjährigen wissenschaftlichen Poster für den Kongress umfassen:
Vergleich der Patienten Ausgangscharakteristika aus der randomisiert-kontrollierten Studie CONVINCE mit anderen existierenden Studien und Dialyseregister. (24. Mai, Poster ab 16:45 Uhr MESZ verfügbar): Ein Schlüssel zur Verallgemeinerung der Ergebnisse randomisierter Studien in die tägliche klinische Praxis besteht darin, dass die Studienpopulation derjenigen ähnlich ist, die wir im Alltag behandeln. Ein Vergleich der wichtigsten Merkmale der CONVINCE-Studienpopulation mit denen anderer randomisierter kontrollierter Studien und wichtiger Dialyseregister aus Europa, den USA und Australasien zeigte keine wesentlichen Unterschiede hinsichtlich Alter, Geschlecht, Diabetes, kardiovaskulärer Erkrankungen und der Prävalenz von arteriovenösen Fisteln.
Validierung des Künstliche-Intelligenz-Algorithmus zur Klassifizierung von arteriovenösen Zugangsaneurysmen bei der Hämodialyse: eine verblindete multizentrische prospektive Studie (23. Mai, Poster verfügbar ab 00:11 Uhr MESZ): Unsere KI-gestützte Anwendung zeigte eine handlungsfähige Genauigkeit bei der Klassifizierung von arteriovenösen Zugangsaneurysmen innerhalb einer demografisch vielfältigen HD-Population, was eine rechtzeitige Erkennung und Interventionen zur Verhinderung schwerwiegender und potenziell lebensbedrohlicher Folgen wie plötzlicher Rupturen ermöglicht.
Einsatz von maschinellem Lernen für gezielte Interventionen zur Reduzierung von Krankenhauseinweisungen aufgrund flüssigkeitsbezogener Probleme bei Hämodialysepatienten (24. Mai, Poster ab 15:15 Uhr MESZ): Die Bewertung unseres maschinellen Lernmodells zur Vorhersage des Hospitalisierungsrisikos bei Hämodialyse-Patienten aufgrund von Flüssigkeitsansammlung ergab ermutigende Ergebnisse. Insbesondere erlebten Patienten, die das Modell als Hochrisikopatienten identifizierte und anschließend eine Intervention von Pflegefachkräften erhielten, einen signifikanten Rückgang sowohl der Flüssigkeits- als auch aller Ursachen für Krankenhauseinweisungen im Vergleich zu denen, die keine Intervention erhielten.
Anwendung von ChatGPT zur Unterstützung von Ernährungsempfehlungen für Dialysepatienten (24. Mai, Poster ab 17:40 Uhr MESZ): Wir haben die Anwendung eines Large Language Models (LLM), speziell ChatGPT (GPT-4-Modell, openai.com), zur Unterstützung von Ernährungsempfehlungen für Dialysepatienten in einer vielfältigen Population untersucht. Die Nieren-Ernährungsberater bewerteten die Rezepte und Kochanweisungen als mäßig zufriedenstellend, aber die ernährungsphysiologische Analyse als fragwürdig. ChatGPT unterschätzte die Kalorien um 36 %, Protein um 28 % und Fett, Phosphor, Kalium und Natrium um etwa 50 %. Unsere Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung eines kritischen Ansatzes und die Notwendigkeit, die Ausgabe von LLMs qualitativ und quantitativ zu bewerten.
Quantitative Analyse des Proteinverlusts mit Medium-Cut-Off- und High-Flux-Membranen während der Dialyse (24. Mai, Poster verfügbar ab 9:10 Uhr MESZ): Wir haben ein ex vivo-System aufgebaut, um gleichzeitig zwei Dialysatoren zu testen, um einen Proteinverlust im direkten Vergleich im Ultrafiltrat zu bestimmen. Unsere Daten zeigen umfassend und konsistent einen höheren Proteinverlust mit der Medium-Cut-Off-Membran im Vergleich zu High-Flux-Membranen, einschließlich des Verlusts nützlicher Proteine.
Dialyse-Modalitätsmuster auf sechs Kontinenten in der Apollo Dial DB (25. Mai, Poster verfügbar ab 12:35 Uhr MESZ): Die Apollo DB eine anonymisierte Dialyse-Datenbank aus über 40 Ländern die Daten eines globalen Anbieters für Forschungs- und Qualitätsverbesserungsmaßnahmen zusammenführt und harmonisiert.
Über Fresenius Medical Care:
Fresenius Medical Care ist der weltweit führende Anbieter von Produkten und Dienstleistungen für Menschen mit Nierenerkrankungen, von denen sich weltweit etwa 4,1 Mio. Patienten regelmäßig einer Dialysebehandlung unterziehen. In einem Netzwerk aus 3.862 Dialysezentren betreut Fresenius Medical Care weltweit rund 325.000 Dialysepatientinnen und -patienten. Fresenius Medical Care ist zudem der führende Anbieter von Dialyseprodukten wie Dialysegeräten und Dialysefiltern. Fresenius Medical Care ist an der Börse Frankfurt (FME) und an der Börse New York (FMS) notiert.
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Die CONVINCE-Studie wurde ausschließlich von der Europäischen Kommission Forschung & Innovation, Horizont 2020, Aufruf H2020-SC1-2016-2017 unter dem Thema SC1-PM-10-2017 unterstützt: Vergleich der Wirksamkeit bestehender Gesundheitsmaßnahmen in der erwachsenen Bevölkerung (Zuschuss Nr. 754803).
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