Trace Element Status in Hemodialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Patients with chronic kidney disease undergoing hemodialysis (HD) are potentially at risk of deficiency and excess of trace elements. HD exposes patients to large volumes of water (>120 l/week) in the form of dialysate. Although levels of certain ions (such as potassium and calcium) are carefully regulated in dialysate, many others are measured infrequently, if ever. As a result, substances in lower concentrations in the dialysis may be leached from the body. Conversely, toxic trace elements present in water but not in blood may accumulate and cause toxicity. Given that essential trace elements play key roles in multiple biological systems including immunological defense against oxidation and infection, it has been hypothesized that the increased morbidity and mortality seen in HD patients may in part be due to the imbalance of trace elements that has not been recognized. A recent systematic review has shown that compared with healthy controls, HD patients have significantly lower blood levels of zinc, manganese, and selenium, while blood levels of lead are likely to accumulate. Other trace elements, such as mercury and arsenic, are biologically plausible causes of excess mortality in dialysis patients, but available evidence is inconclusive as to whether they consistently accumulate in this population. Whether altered trace element levels are potentially reversible causes of adverse clinical outcomes in dialysis patients remains to be determined. This review highlights key issues related to this hypothesis, with special emphasis on zinc, manganese, selenium, lead, mercury, and arsenic.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».