Using hypernatraemic events to predict reduced renal function in elderly lithium patients: a brief report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes insipidus (DI) is a recognized adverse effect of lithium use, and studies have shown an association between decreased renal function and DI in patients using lithium. We hypothesize that hypernatraemic events that occur in DI predict decreased renal function in elderly patients on lithium. METHODS: We conducted a retrospective cohort study involving 55 geriatric psychiatry patients using lithium between 1985 and 2010. Patients who always had sodium levels ≤146 mmol/L were compared to patients with one or more episodes of hypernatraemia (serum sodium level ≥147 mmol/L) for estimated glomerular filtration rate (eGFR) levels and prevalence of severe chronic renal failure (eGFR ≤30 mL/min/1.73 m(2)). RESULTS: eGFR was found to be less in the hypernatraemic group than in the non-hypernatraemic controls (41 vs 56 mL/min/1.73 m(2); P = 0.0074). Severe chronic renal failure appeared more prevalent in hypernatraemic patients (4/14 (28.6%) vs. 3/41 (7.3%)), but this did not achieve statistical significance (P = 0.061). The two groups did not differ for age, sex, medical comorbidities or other clinical variables, except antidepressant use. Hypernatraemic patients appeared less likely to use antidepressants than non-hypernatraemic patients, odds ratio = 0.69 (P = 0.020). However, in multivariate analysis, hypernatraemia correlated with decreased eGFR (β = -0.39, P = 0.004), while antidepressant use did not (P = 0.81). CONCLUSIONS: These results suggest that hypernatraemic events may predict reduced renal function in geriatric patients using lithium. The role of hypernatraemia and DI in renal failure in this population requires further study. Health professionals should be aware of the risks of renal failure in older patients treated with lithium, especially in the context of sodium level abnormalities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».