Malnutrition‐inflammation‐coronary calcification in pediatric patients receiving chronic hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
Malnutrition, inflammation, and renal osteodystrophy parameters with resultant coronary calcification (CC) are associated with increased cardiovascular mortality in adults. Previous pediatric studies demonstrated CC in children but none assessed for an association between inflammation, malnutrition, renal osteodystrophy, and CC. To assess CC, ultrafast computerized tomogram was obtained for 16 pediatric patients (6 females; median age 17.2 years; range 9.1-21.2 years) receiving hemodialysis for >/=2 months. Inflammation was assessed by serum IL-6, IL-8, and C-reactive protein levels on the day of the computerized tomogram scan; nutrition parameters included serum albumin, cholesterol, the body mass index standard deviation score, and normalized protein catabolic rate. Renal osteodystrophy parameters included time-averaged serum calcium, phosphorus, total PTH, and calcitriol/calcium dose. Patients received hemodialysis thrice-weekly; mean single pool Kt/V 1.48+/-0.13; and mean normalized protein catabolic rate 1.27+/-0.17 g/kg/day. Five of 16 patients had CC. Patients with CC were older (19.1+/-2.1 vs. 15.4+/-3.1 months; P=0.03), had longer dialysis vintage (49.4+/-15.3 vs. 17.2+/-10.5 months, P=0.0002), lower serum cholesterol (122+/-17.7 vs. 160.4+/-10.6 mg/dL, P=0.02), and higher phosphorus (9.05+/-1.2 vs. 6.1+/-0.96 mg/dL, P=0.0001). Mean serum albumin and normalized protein catabolic rate did not differ for patients with CC. All patients had elevated IL-6 and IL-8 levels compared with healthy norms; the mean IL-6, IL-8, and C-reactive protein levels were not different in patients with CC. Coronary calcification was prevalent in older children receiving maintenance hemodialysis with a longer dialysis vintage. Worse renal osteodystrophy control and malnutrition (low cholesterol) may contribute to CC development.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».