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Enregistrement W1564601355 · doi:10.1159/000381241

Increasing Water Intake in Chronic Kidney Disease: Why? Safe? Possible?

2015· article· en· W1564601355 sur OpenAlexaff
William F. Clark, Jessica M. Sontrop, Louise Moist, S.-H. Huang

Notice bibliographique

RevueAnnals of Nutrition and Metabolism · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElectrolyte and hormonal disorders
Établissements canadiensWestern UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUrine osmolalityKidney diseaseUrineFluid intakeAdverse effectVasopressinRandomized controlled trialUrine specific gravityWater intakeInternal medicineUrinary systemKidneyPhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increased water intake may slow the progression of chronic kidney disease by lowering vasopressin levels. Prior to initiating a large randomized controlled trial on the effect of increased water intake on renal decline, we conducted a six-week pilot study to examine the safety and feasibility of asking adults with chronic kidney disease to increase their water intake. We randomly assigned 29 patients to either a hydration or a control group. The hydration group was asked to increase water intake by 1 to 1.5 l/day relative to their weight, gender, and 24 h urine osmolality, in addition to usual consumed beverages; the control group was asked to continue with usual fluid intake. After six weeks, the change in urine volume was significantly different between groups (0.9 l/day; p = 0.002) with no change in serum sodium and no serious adverse effects. Similarly, preliminary results of our large clinical trial of the same intervention (489 patients enrolled to date) demonstrated a significant separation between groups on 24 h urine volume (at 12 months the mean difference between groups was 1.2 l/day; p < 0.001) with no serious adverse effects. Serum sodium has remained stable in both groups over follow-up. To our knowledge, this trial is currently the largest of its kind to date; the significant separation between groups with respect to urine volume indicates that we will have scientifically reliable data on the effect of increased fluid intake on renal decline. The analysis of primary and secondary outcomes will be conducted at the conclusion of follow-up in July 2016.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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